Calcul d'un score z
Comme les variables ont des étendues et des unités arbitraires, nous devons les standardiser. Par exemple, ce serait absurde qu'un test d'hypothèse donne une réponse différente selon que vos variables sont en euros plutôt qu'en dollars américains. La standardisation évite ce problème.
Une valeur standardisée utile dans un test d'hypothèse s'appelle un score z. Pour le calculer, il nous faut trois nombres : la statistique d'échantillon (estimation ponctuelle), la statistique hypothétique et l'erreur-type de la statistique (que nous estimons à partir de la distribution bootstrap).
La statistique d'échantillon est late_prop_samp.
late_shipments_boot_distn est une distribution bootstrap de la proportion d'expéditions en retard. La statistique de proportion d'expéditions en retard se trouve dans la colonne late_prop.
late_prop_samp et late_shipments_boot_distn sont disponibles ; dplyr est chargé.
Cette activité fait partie du cours
Tests d'hypothèse en R
Instructions de l’exercice
- Formulez l'hypothèse que la proportion d'expéditions en retard est de 6 %.
- Calculez l'erreur-type, c'est-à-dire l'écart-type de la distribution bootstrap.
- Calculez le score z.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Hypothesize that the proportion is 6%
late_prop_hyp <- ___
# Calculate the standard error
std_error <- ___
# Find z-score of late_prop_samp
z_score <- ___
# See the results
z_score