Test pour les proportions uniques
Au chapitre 1, vous avez calculé une valeur supérieure à 6 %. Dans ce chapitre, vous avez utilisé une distribution Bootstrap pour estimer l'erreur standard de la statistique. Une alternative consiste à utiliser une équation pour l'erreur standard basée sur la proportion de l'échantillon, la proportion hypothétique et la taille de l'échantillon.
\(z = \dfrac{\hat{p} - p_{0}}{\sqrt{\dfrac{p_{0}*(1-p_{0})}{n}}}\)
Vous reviendrez sur la valeur p en utilisant ce calcul plus simple.
late_shipments est disponible. pandas et numpy sont disponibles sous leurs alias habituels, et norm est chargé à partir de scipy.stats.
Cet exercice fait partie du cours
Tests d'hypothèses en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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)