Visualisation de la qualité de l'ajustement
Le test d'adéquation du khi-deux compare les proportions de chaque niveau d'une variable catégorielle aux valeurs hypothétiques. Avant d'effectuer un tel test, il peut être utile de comparer visuellement la distribution de l'échantillon à la distribution supposée.
Rappelez les incoterms des vendeurs dans l'ensemble de données late_shipments. Vous émettez l'hypothèse que les quatre valeurs se retrouvent avec ces fréquences dans la population des envois.
CIP: 0,05DDP: 0,1EXW: 0,75FCA: 0,1
Ces fréquences sont stockées dans le DataFrame hypothesized.
Le DataFrame incoterm_counts stocke la colonne .value_counts() de la colonne vendor_inco_term.
late_shipments est disponible ; pandas et matplotlib.pyplot sont chargés avec leurs alias standard.
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Tests d'hypothèses en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Find the number of rows in late_shipments
n_total = ____
# Print n_total
print(n_total)