z-score की गणना
चूँकि वैरिएबल्स के रेंज और यूनिट मनमाने हो सकते हैं, हमें उन्हें मानकीकृत करना पड़ता है. उदाहरण के लिए, यदि किसी हाइपोथिसिस टेस्ट का उत्तर इस पर बदल जाए कि वैरिएबल्स यूरो में हैं या US डॉलर में, तो वह ज़्यादा उपयोगी नहीं होगा. स्टैंडर्डाइज़ेशन इससे बचाता है.
हाइपोथिसिस टेस्ट में एक महत्वपूर्ण मानकीकृत मान z-score कहलाता है. इसे निकालने के लिए आपको तीन संख्याएँ चाहिए: सैंपल स्टैटिस्टिक (पॉइंट एस्टीमेट), हाइपोथेसाइज़्ड स्टैटिस्टिक, और उस स्टैटिस्टिक का स्टैंडर्ड एरर (जिसे बूटस्ट्रैप डिस्ट्रीब्यूशन से अनुमानित किया जाता है).
सैंपल स्टैटिस्टिक late_prop_samp के रूप में उपलब्ध है.
late_shipments_boot_distn लेट शिपमेंट्स के प्रोपोर्शन का बूटस्ट्रैप डिस्ट्रीब्यूशन है, जो एक लिस्ट के रूप में उपलब्ध है.
pandas और numpy उनकी सामान्य उपनामों (aliases) के साथ लोड हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Hypothesis Testing
अभ्यास निर्देश
- मान लीजिए लेट शिपमेंट्स का प्रोपोर्शन 6% है.
- बूटस्ट्रैप डिस्ट्रीब्यूशन के स्टैंडर्ड डिविएशन से स्टैंडर्ड एरर निकालें.
- z-score की गणना करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Hypothesize that the proportion is 6%
late_prop_hyp = ____
# Calculate the standard error
std_error = ____
# Find z-score of late_prop_samp
z_score = ____
# Print z_score
print(z_score)