1標本の比率の検定
第1章では、遅延出荷の比率が6%よりも大きいという仮説に対して、p値を計算しました。そこでは、統計量の標準誤差を推定するためにブートストラップ分布を使いました。別の方法として、標本比率、仮定した比率、サンプルサイズに基づく標準誤差の式を用いることもできます。
\(z = \dfrac{\hat{p} - p_{0}}{\sqrt{\dfrac{p_{0}*(1-p_{0})}{n}}}\)
ここでは、このよりシンプルな計算でp値を再確認します。
late_shipments が利用可能です。pandas と numpy は通常のエイリアスで利用でき、scipy.stats から norm 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
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 of late shipments is 6%
p_0 = ____
# Calculate the sample proportion of late shipments
p_hat = ____
# Calculate the sample size
n = ____
# Print p_hat and n
print(p_hat, n)