Calcolare uno z-score
Poiché le variabili hanno intervalli e unità arbitrarie, dobbiamo standardizzarle. Per esempio, sarebbe assurdo che un test d’ipotesi desse una risposta diversa solo perché le tue variabili sono in euro invece che in dollari statunitensi. La standardizzazione evita questo problema.
Un valore standardizzato di interesse in un test d’ipotesi si chiama z-score. Per calcolarlo, ci servono tre numeri: la statistica campionaria (stima puntuale), la statistica ipotizzata e l’errore standard della statistica (che stimiamo dalla distribuzione bootstrap).
La statistica campionaria è late_prop_samp.
late_shipments_boot_distn è una distribuzione bootstrap della proporzione di spedizioni in ritardo. La statistica della proporzione di spedizioni in ritardo si trova nella colonna late_prop.
late_prop_samp e late_shipments_boot_distn sono disponibili; dplyr è caricato.
Questo esercizio fa parte del corso
Test di ipotesi in R
Istruzioni dell'esercizio
- Ipotizza che la proporzione di spedizioni in ritardo sia del 6%.
- Calcola l’errore standard, cioè la deviazione standard della distribuzione bootstrap.
- Calcola lo z-score.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Hypothesize that the proportion is 6%
late_prop_hyp <- ___
# Calculate the standard error
std_error <- ___
# Find z-score of late_prop_samp
z_score <- ___
# See the results
z_score