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अभ्यास

Goodness of fit का विज़ुअलाइज़ेशन

Chi-square goodness of fit test किसी श्रेणीबद्ध वैरिएबल के हर स्तर के अनुपातों की तुलना परिकल्पित मानों से करता है। ऐसा टेस्ट चलाने से पहले, सैंपल में मौजूद वितरण की परिकल्पित वितरण से विज़ुअल तुलना करना उपयोगी होता है।

late_shipments डेटासेट में vendor incoterms को याद कीजिए। आप यह परिकल्पना करते हैं कि शिपमेंट्स की पॉपुलेशन में ये चार मान निम्नलिखित आवृत्तियों के साथ होते हैं।

  • CIP: 0.05
  • DDP: 0.1
  • EXW: 0.75
  • FCA: 0.1

ये आवृत्तियाँ hypothesized DataFrame में स्टोर हैं।

incoterm_counts DataFrame में vendor_inco_term कॉलम के .value_counts() स्टोर हैं।

late_shipments उपलब्ध है; pandas और matplotlib.pyplot उनकी मानक उपनामों के साथ लोड हैं।

निर्देश 1/4

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  • late_shipments में कुल पंक्तियों (rows) की संख्या निकालें।