Menghitung interval kepercayaan
Jika Anda memberikan satu perkiraan untuk sebuah statistik sampel, Anda hampir pasti akan meleset sebesar nilai tertentu. Misalnya, proporsi pengiriman terlambat yang diasumsikan adalah 6%. Sekalipun bukti mendukung hipotesis nol bahwa proporsi pengiriman terlambat sama dengan nilai tersebut, pada sampel pengiriman baru mana pun, proporsinya kemungkinan sedikit berbeda karena variabilitas pengambilan sampel. Oleh karena itu, sebaiknya nyatakan sebuah interval kepercayaan. Artinya, Anda mengatakan, "kami 95% 'yakin' bahwa proporsi pengiriman terlambat berada di antara A dan B" (untuk beberapa nilai A dan B).
Materi Sampling in Python menunjukkan dua metode untuk menghitung interval kepercayaan. Di sini, Anda akan menggunakan kuantil dari distribusi bootstrap untuk menghitung interval kepercayaan.
late_prop_samp dan late_shipments_boot_distn tersedia; pandas dan numpy sudah dimuat dengan alias biasanya.
Latihan ini adalah bagian dari kursus
Pengujian Hipotesis dengan Python
Latihan interaktif praktis
Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.
# Calculate 95% confidence interval using quantile method
lower = ____
upper = ____
# Print the confidence interval
print((lower, upper))