標本サイズの検定
仮説検定を公正に実施するには、標本が次の3つの条件を満たす必要があります：母集団からの無作為抽出であること、観測が互いに独立であること、そして観測数が十分に多いことです。このうち、コードで容易に検証できるのは最後の条件のみです。
必要な最小標本サイズは、実施したい仮説検定の種類によって異なります。ここでは、late_shipments データセットを使っていくつかのケースを確認します。
pandas の .all() メソッドは、すべての要素が True かどうかを確認するのに使えます。たとえば数値のエントリを持つ DataFrame df について、すべての要素が 5 未満かは (df < 5).all() のように確認できます。
late_shipments は利用可能で、pandas は pd として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
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。
# Count the freight_cost_group values
counts = ____
# Print the result
print(counts)
# Inspect whether the counts are big enough
print((counts >= ____).all())