zスコアを計算する
変数には単位や範囲の違いがあるため、標準化が必要です。たとえば、ユーロで計算するか米ドルで計算するかで仮説検定の結論が変わるようでは意味がありません。標準化はその問題を避けます。
仮説検定で重要な標準化された値の1つが zスコア です。これを計算するには、3つの数値が必要です。標本統計量（点推定値）、仮定した統計量、そして統計量の標準誤差（ブートストラップ分布から推定）です。
標本統計量は late_prop_samp として利用できます。
late_shipments_boot_distn は、遅延出荷の割合のブートストラップ分布で、リストとして与えられています。
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。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ仮説検定
演習の手順
- 遅延出荷の割合が6%であると仮定します。
- ブートストラップ分布の標準偏差から標準誤差を計算します。
- zスコアを計算します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Hypothesize that the proportion is 6%
late_prop_hyp = ____
# Calculate the standard error
std_error = ____
# Find z-score of late_prop_samp
z_score = ____
# Print z_score
print(z_score)