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カイ二乗検定を実行する

「カイ二乗独立性検定」は、あるカテゴリ変数における成功の比率を、別のカテゴリ変数のカテゴリ間で比較します。

商取引では、契約内容の詳細を明確にするためにビジネス上の略号を使うことがあります。これは国際商業会議所(ICC)の国際商業取引条件、通称「インコタームズ(incoterms)」です。

late_shipments データセットには、各出荷に適用されたインコタームズを示す vendor_inco_term が含まれています。選択肢は次のとおりです。

  • EXW: 「Ex works(工場渡し)」。買い手が貨物の輸送費を負担します。
  • CIP: 「Carriage and insurance paid to(輸送費保険料込み)」。売り手が貨物が船積みされるまでの運賃と保険料を負担します。
  • DDP: 「Delivered duty paid(関税込持込渡し)」。売り手が目的地港に到着するまでの輸送費を負担します。
  • FCA: 「Free carrier(運送人渡し)」。売り手が貨物の輸送費を負担します。

インコタームズが運賃の高低に影響する可能性があります。有意水準 0.01 で次の仮説を検定しましょう。

\(H_{0}\): vendor_inco_termfreight_cost_group は独立である。

\(H_{A}\): vendor_inco_termfreight_cost_group は関連している。

late_shipments は利用可能で、matplotlib.pyplotpltpandaspd、そして pingouin が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

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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。

# Proportion of freight_cost_group grouped by vendor_inco_term
props = ____

# Print props
print(props)
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