Visualisierung der Anpassungsgüte

Der Chi-Quadrat-Anpassungstest vergleicht die Anteile der einzelnen Stufen einer kategorialen Variable mit den angenommenen Werten. Bevor du einen solchen Test durchführst, kann es hilfreich sein, die Verteilung in der Stichprobe visuell mit der angenommenen Verteilung zu vergleichen.

Erinnere dich an die Incoterms im late_shipments-Datensatz. Du stellst die Hypothese auf, dass die vier Werte mit diesen Häufigkeiten in der Grundgesamtheit der Sendungen vorkommen.

CIP: 0.05
DDP: 0.1
EXW: 0.75
FCA: 0.1

Diese Frequenzen werden in dem DataFrame hypothesized gespeichert.

Der DataFrame incoterm_counts speichert die .value_counts() der Spalte vendor_inco_term.

late_shipments ist verfügbar; pandas und matplotlib.pyplot werden mit ihren Standard-Aliasnamen geladen.

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Hypothesentests in Python

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Interaktive Übung zum Anfassen

Probieren Sie diese Übung aus, indem Sie diesen Beispielcode ausführen.

# Find the number of rows in late_shipments
n_total = ____

# Print n_total
print(n_total)

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