Test per proporzioni singole
Nel Capitolo 1, hai calcolato un p-value per un test che ipotizzava che la proporzione di spedizioni in ritardo fosse maggiore di il 6%. In quel capitolo, hai usato una distribuzione bootstrap per stimare l'errore standard della statistica. Un'alternativa è usare una formula per l'errore standard basata sulla proporzione campionaria, sulla proporzione ipotizzata e sulla dimensione del campione.
\(z = \dfrac{\hat{p} - p_{0}}{\sqrt{\dfrac{p_{0}*(1-p_{0})}{n}}}\)
Rivaluterai il p-value usando questo calcolo più semplice.
late_shipments è disponibile. pandas e numpy sono disponibili con i loro alias usuali e norm è caricato da scipy.stats.
Questo esercizio fa parte del corso
Test di ipotesi in Python
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# 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)