Cálculo de z-score
Como las variables tienen intervalos y unidades arbitrarios, debemos estandarizarlos. Por ejemplo, una prueba de hipótesis que diera respuestas diferentes si las variables estuvieran en euros en lugar de en dólares US tendría poco valor. La estandarización lo evita.
Un valor estandarizado de interés en una prueba de hipótesis se denomina z-score. Para calcularlo, necesitas tres números: el estadístico (estimación puntual), el estadístico hipotético y el error típico del estadístico (estimado a partir de la distribución bootstrap).
El estadístico está disponible como late_prop_samp.
late_shipments_boot_distn es una distribución bootstrap de la proporción de envíos retrasados, disponible como lista.
pandas y numpy se cargan con sus alias habituales.
Este ejercicio forma parte del curso
Pruebas de hipótesis en Python
Instrucciones de ejercicio
- Hipotetiza que la proporción de envíos retrasados es del 6 %.
- Calcula el error típico a partir de la desviación típica de la distribución bootstrap.
- Calcula z-score.
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
# 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)