Výpočet z-skóre
Protože proměnné mají různé rozsahy a jednotky, je potřeba je standardizovat. Například test, který by dával různé výsledky podle toho, zda jsou hodnoty v eurech nebo amerických dolarech, by byl k ničemu. Standardizace tento problém odstraňuje.
Jednou ze standardizovaných hodnot, která nás v hypotézovém testu zajímá, je z-skóre. K jeho výpočtu potřebuješ tři čísla: výběrovou statistiku (bodový odhad), hypotetickou statistiku a standardní chybu statistiky (odhadnutou z bootstrapového rozdělení).
Výběrová statistika je dostupná jako late_prop_samp.
late_shipments_boot_distn je bootstrapové rozdělení podílu zpožděných zásilek, dostupné jako seznam.
pandas a numpy jsou načteny se svými obvyklými aliasy.
Toto cvičení je součástí kurzu
Testování hypotéz v Pythonu
Pokyny k cvičení
- Stanoví hypotézu, že podíl zpožděných zásilek je 6 %.
- Vypočítej standardní chybu jako směrodatnou odchylku bootstrapového rozdělení.
- Vypočítej z-skóre.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Hypothesize that the proportion is 6%
late_prop_hyp = ____
# Calculate the standard error
std_error = ____
# Find z-score of late_prop_samp
z_score = ____
# Print z_score
print(z_score)