Goodness of fit टेस्ट करना
vendor_inco_term का बार प्लॉट बताता है कि चारों कैटेगरी में वितरण, परिकल्पित वितरण के काफी करीब था। आपको यह जाँचने के लिए एक chi-square goodness of fit टेस्ट करना होगा कि क्या अंतर सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हैं।
इस प्रकार के टेस्ट के लिए परिकल्पनाएँ याद करें:
\(H_{0}\): सैंपल, परिकल्पित वितरण से मेल खाता है।
\(H_{A}\): सैंपल, परिकल्पित वितरण से मेल नहीं खाता।
किस परिकल्पना को चुनना है, यह तय करने के लिए हम 0.1 का significance level सेट करेंगे।
पिछले अभ्यास से late_shipments, incoterm_counts, और hypothesized उपलब्ध हैं। scipy.stats से chisquare लोड किया जा चुका है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Hypothesis Testing
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Perform a goodness of fit test on the incoterm counts n
gof_test = ____
# Print gof_test results
print(gof_test)