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.
Cette activité fait partie du cours
Vérification d'hypothèses en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# 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)