Visualiser l'ajustement
Le test du chi carré d'adéquation compare les proportions de chaque modalité d'une variable catégorielle à des valeurs hypothétiques. Avant d'exécuter ce test, il peut être utile de comparer visuellement la distribution de l'échantillon à la distribution hypothétique.
Rappelez-vous les incoterms du fournisseur dans l'ensemble de données late_shipments. Vous supposez que les quatre valeurs surviennent avec les fréquences suivantes dans la population des expéditions.
CIP: 0.05DDP: 0.1EXW: 0.75FCA: 0.1
Ces fréquences sont enregistrées dans le DataFrame hypothesized.
Le DataFrame incoterm_counts contient le résultat de .value_counts() de la colonne vendor_inco_term.
late_shipments est disponible; pandas et matplotlib.pyplot sont chargés avec leurs alias habituels.
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Vérification d'hypothèses en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Find the number of rows in late_shipments
n_total = ____
# Print n_total
print(n_total)