एकल proportion के लिए टेस्ट
Chapter 1 में, आपने एक टेस्ट के लिए p-value निकाली थी जिसमें यह परिकल्पना थी कि देर से पहुँची शिपमेंट्स का proportion 6% से अधिक है। उस अध्याय में आपने statistic की standard error का अनुमान लगाने के लिए bootstrap distribution का उपयोग किया था। एक विकल्प यह है कि standard error के लिए एक समीकरण का उपयोग किया जाए, जो sample proportion, परिकल्पित proportion, और sample size पर आधारित है.
\(z = \dfrac{\hat{p} - p_{0}}{\sqrt{\dfrac{p_{0}*(1-p_{0})}{n}}}\)
आप इस सरल गणना का उपयोग करके p-value को दोबारा देखेंगे।
late_shipments उपलब्ध है। pandas और numpy अपने सामान्य उपनामों के साथ उपलब्ध हैं, और scipy.stats से norm लोड किया गया है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Hypothesis Testing
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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)