Prueba para proporciones únicas
En el capítulo 1, calculaste un valor p para una prueba en la que se planteaba la hipótesis de que la proporción de envíos retrasados era superior al 6 %. En ese capítulo, utilizaste una distribución bootstrap para estimar el error típico del estadístico. Una alternativa es utilizar una ecuación para el error típico basada en la proporción de muestra, la proporción hipotética y el tamaño de muestra.
\(z = \dfrac{\hat{p} - p_{0}}{\sqrt{\dfrac{p_{0}*(1-p_{0})}{n}}}\)
Volverás al valor p utilizando este cálculo más sencillo.
late_shipments está disponible. pandas y numpy están disponibles con sus alias habituales, y norm se carga desde scipy.stats.
Este ejercicio forma parte del curso
Pruebas de hipótesis en Python
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
# 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)