Začněte nyníZačněte zdarma

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

Zobrazit kurz

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Print the late_shipments dataset
____
Upravit a spustit kód