Berechnen eines z-Scores
Da Variablen beliebige Bereiche und Einheiten haben, müssen wir sie standardisieren. Es wäre zum Beispiel dumm, wenn ein Hypothesentest eine andere Antwort liefern würde, wenn deine Variablen in Euro statt in US Dollar angegeben wären. Die Standardisierung vermeidet das.
Ein standardisierter Wert, der bei einem Hypothesentest von Interesse ist, wird als z-Score bezeichnet. Um sie zu berechnen, brauchen wir drei Zahlen: die Stichprobenstatistik (Punktschätzung), die hypothetische Statistik und den Standardfehler der Statistik (den wir aus der Bootstrap-Verteilung schätzen).
Die Stichprobenstatistik lautet late_prop_samp.
late_shipments_boot_distn ist eine Bootstrap-Verteilung des Anteils der verspäteten Sendungen. Die Statistik über den Anteil der verspäteten Lieferungen findest du in der Spalte late_prop.
late_prop_samp und late_shipments_boot_distn sind verfügbar; dplyr ist geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Hypothesentests in R
Anleitung zur Übung
- Nimm an, dass der Anteil der verspäteten Sendungen 6 % beträgt.
- Berechne den Standardfehler. Das heißt, die Standardabweichung der Bootstrap-Verteilung.
- Berechne den z-Score.
Interaktive Übung zum Anfassen
Probieren Sie diese Übung aus, indem Sie diesen Beispielcode ausführen.
# Hypothesize that the proportion is 6%
late_prop_hyp <- ___
# Calculate the standard error
std_error <- ___
# Find z-score of late_prop_samp
z_score <- ___
# See the results
z_score