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  3. Tests d'hypothèses en Python
  • 1

    Principes de base des tests d'hypothèses

    Gratuit

    Comment fonctionne le test d'hypothèse et quels sont les problèmes qu'il permet de résoudre ? Pour le savoir, vous allez suivre le déroulement d'un test de proportion d'un échantillon. Ce faisant, vous rencontrerez des concepts importants tels que les scores z, les valeurs p et les erreurs faussement négatives et faussement positives.

  • 2

    Tests à deux échantillons et ANOVA

    Dans ce chapitre, vous apprendrez à tester les différences de moyennes entre deux groupes à l'aide de tests t et à les étendre à plus de deux groupes à l'aide de ANOVA et de tests t par paire.

  • 3

    Tests de proportion

    Il est maintenant temps de tester les différences de proportions entre deux groupes à l'aide de tests de proportion. Grâce à des exercices pratiques, vous étendrez vos tests de proportion à plus de deux groupes avec les tests d'indépendance du chi-carré, et reviendrez au cas d'un seul échantillon avec les tests d'adéquation du chi-carré.

  • 4

    Tests non paramétriques

    Enfin, il est temps de découvrir les hypothèses des tests d'hypothèse paramétriques et de voir comment les tests non paramétriques peuvent être utilisés lorsque ces hypothèses ne sont pas respectées.

Initializing

Exercice

Visualisation de la qualité de l'ajustement

Le test d'adéquation du chi-carré 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 : 0.05
  • DDP : 0.1
  • EXW : 0.75
  • FCA : 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.

Instructions 1/4

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