दो अनुपातों का परीक्षण
आप सोच सकते हैं कि क्या भाड़ा (freight) पर दिया गया अमाउंट इस बात को प्रभावित करता है कि शिपमेंट लेट हुआ या नहीं। याद कीजिए कि late_shipments डेटासेट में, शिपमेंट लेट था या नहीं यह late कॉलम में स्टोर है। भाड़े की लागत freight_cost_group कॉलम में स्टोर है, और इसकी कैटेगरीज "expensive" और "reasonable" हैं।
जिन परिकल्पनाओं का परीक्षण करना है, जहाँ "late" उस समूह के लेट शिपमेंट्स के अनुपात के अनुरूप है, वे हैं:
\(H_{0}\): \(late_{\text{expensive}} - late_{\text{reasonable}} = 0\)
\(H_{A}\): \(late_{\text{expensive}} - late_{\text{reasonable}} > 0\)
p_hats में प्रत्येक freight_cost_group के लिए जनसंख्या अनुपातों के अनुमान (सैंपल अनुपात) दिए गए हैं:
freight_cost_group late
expensive Yes 0.082569
reasonable Yes 0.035165
Name: late, dtype: float64
ns में इन समूहों के सैंपल साइज़ दिए गए हैं:
freight_cost_group
expensive 545
reasonable 455
Name: late, dtype: int64
pandas और numpy को उनके सामान्य उपनामों से इम्पोर्ट किया गया है, और scipy.stats से norm उपलब्ध है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Hypothesis Testing
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Calculate the pooled estimate of the population proportion
p_hat = ____
# Print the result
print(p_hat)