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  3. Vérification d'hypothèses en Python
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Test pour une proportion unique

Au chapitre 1, vous avez calculé une valeur p pour un test posant l'hypothèse que la proportion des envois en retard était supérieure à 6 %. Dans ce chapitre-là, vous avez utilisé une distribution bootstrap pour estimer l'erreur-type de la statistique. Une autre approche consiste à utiliser une formule de l'erreur-type basée sur la proportion observée, la proportion hypothétisée et la taille de l'échantillon.

\(z = \dfrac{\hat{p} - p_{0}}{\sqrt{\dfrac{p_{0}*(1-p_{0})}{n}}}\)

Vous allez réexaminer la valeur p avec ce calcul plus simple.

late_shipments est disponible. pandas et numpy sont accessibles avec leurs alias habituels, et norm est importé de scipy.stats.

Pokyny 1/3

undefined XP
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  • Posez l'hypothèse que la proportion d'envois en retard est de 6 %.
  • Calculez la proportion observée d'envois où late est égal à "Yes".
  • Calculez le nombre d'observations dans l'échantillon.