Výpočet průměru vzorku
Dataset late_shipments obsahuje data z dodavatelského řetězce týkající se doručování zdravotnických potřeb. Každý řádek představuje jedno doručení součástky. Sloupec late označuje, zda byla součástka doručena se zpožděním. Hodnota "Yes" znamená, že doručení bylo opožděné, a hodnota "No" znamená, že proběhlo včas.
Analýzu začneš výpočtem bodového odhadu (neboli statistiky vzorku) — konkrétně podílu opožděných zásilek.
V pandas lze podíl dané hodnoty v kategorickém sloupci DataFramu rychle vypočítat pomocí následující syntaxe:
prop = (df['col'] == val).mean()
Dataset late_shipments je k dispozici a pandas je načteno jako pd.
Toto cvičení je součástí kurzu
Testování hypotéz v Pythonu
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Print the late_shipments dataset
____