Test für einzelne Proportionen
In Kapitel 1 hast du einen p-Wert für einen Test berechnet, bei dem die Hypothese aufgestellt wurde, dass der Anteil der verspäteten Sendungen größer als 6 % ist. In diesem Kapitel hast du eine Bootstrap-Verteilung verwendet, um den Standardfehler der Statistik zu schätzen. Eine Alternative ist die Verwendung einer Gleichung für den Standardfehler, die auf dem Stichprobenanteil, dem hypothetischen Anteil und dem Stichprobenumfang basiert.
\(z = \dfrac{\hat{p} - p_{0}}{\sqrt{\dfrac{p_{0}*(1-p_{0})}{n}}}\)
Du wirst den p-Wert mit dieser einfacheren Berechnung wiederfinden.
late_shipments ist verfügbar. pandas und numpy sind unter ihren üblichen Aliasnamen verfügbar, und norm wird aus scipy.stats geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Hypothesentests in Python
Interaktive Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Hypothesize that the proportion of late shipments is 6%
p_0 = ____
# Calculate the sample proportion of late shipments
p_hat = ____
# Calculate the sample size
n = ____
# Print p_hat and n
print(p_hat, n)