z-점수 계산하기
변수는 범위와 단위가 제각각이라 표준화가 필요합니다. 예를 들어, 변수가 미국 달러가 아닌 유로로 표현되었을 때 가설 검정의 결론이 달라진다면 그 검정은 큰 의미가 없겠죠. 표준화는 이런 문제를 피하게 해 줍니다.
가설 검정에서 중요한 표준화된 값 중 하나가 z-점수입니다. 이를 계산하려면 세 가지 숫자가 필요합니다. 표본 통계량(점 추정치), 가설로 둔 통계량, 그리고 통계량의 표준 오차(부트스트랩 분포로부터 추정)입니다.
표본 통계량은 late_prop_samp에 있습니다.
late_shipments_boot_distn은 지연 배송 비율의 부트스트랩 분포이며, 리스트 형태로 제공됩니다.
pandas와 numpy는 익숙한 별칭으로 이미 불러와져 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 가설 검정
연습 안내
- 지연 배송 비율이 6%라고 가정하세요.
- 부트스트랩 분포의 표준편차로부터 표준 오차를 계산하세요.
- z-점수를 계산하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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)