Vérifier la taille de l'échantillon
Pour mener un test d'hypothèse et être certain que le résultat est valable, un échantillon doit respecter trois conditions : il s'agit d'un échantillon aléatoire de la population, les observations sont indépendantes et il y a suffisamment d'observations. Parmi celles-ci, seule la dernière condition est facile à vérifier par code.
La taille minimale de l'échantillon dépend du type de test d'hypothèse que vous voulez effectuer. Vous allez maintenant tester quelques scénarios sur l'ensemble de données late_shipments.
Notez que la méthode .all() de pandas peut servir à vérifier si tous les éléments sont vrais. Par exemple, pour un DataFrame df avec des valeurs numériques, vous pouvez vérifier si tous ses éléments sont inférieurs à 5 avec (df < 5).all().
late_shipments est disponible et pandas est importé sous pd.
Cette activité fait partie du cours
Vérification d'hypothèses en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Count the freight_cost_group values
counts = ____
# Print the result
print(counts)
# Inspect whether the counts are big enough
print((counts >= ____).all())