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  3. Pythonで学ぶ仮説検定
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Exercises

適合度検定を実行する

vendor_inco_term の棒グラフから、4つのカテゴリ間の分布は仮説とした分布にかなり近いように見えます。本当に差が統計的に有意かどうかを確認するために、カイ二乗適合度検定を行います。

この検定の仮説を思い出してください。

$H_{0}$：標本は仮説とした分布に一致します。

$H_{A}$：標本は仮説とした分布に一致しません。

どちらの仮説を採用するか判断するため、有意水準を 0.1 に設定します。

前の演習で使った late_shipments、incoterm_counts、hypothesized が利用可能です。scipy.stats から chisquare は読み込まれています。

คำแนะนำ 1 / 2

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  • incoterm_counts と hypothesized のデータを使って、インコタームの件数 n に対してカイ二乗適合度検定を実行します。