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Exercice

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 : 0.05
  • DDP : 0.1
  • EXW : 0.75
  • FCA : 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.

Instructions 1/4

undefined XP
    1
    2
    3
    4
  • Trouvez le nombre total de lignes dans late_shipments.