信頼区間を計算する

標本統計量を1つの値で推定すると、必ず何らかの誤差が生じます。たとえば、遅延出荷の仮定された比率は6%でした。遅延出荷の比率がこれに等しいという帰無仮説を支持する証拠があったとしても、新たな標本を取れば、標本誤差のために比率は少し異なる可能性が高いです。したがって、信頼区間を示すのは良い考えです。つまり、「遅延出荷の割合はAからBの間にあると95%『確信』しています」（AとBはある値）と述べます。

Sampling in Pythonでは、信頼区間を計算する2つの方法が紹介されました。ここでは、ブートストラップ分布の分位点を用いて信頼区間を計算します。

late_prop_samp と late_shipments_boot_distn が利用可能です。pandas と numpy は通常どおりのエイリアスで読み込まれています。