단일 비율 검정

1장에서, 지연 배송 비율이 6%보다 크다는 가설에 대한 p-값을 계산했어요. 그때는 부트스트랩 분포를 사용해 통계량의 표준 오차를 추정했죠. 다른 방법으로는 표본 비율, 가설 비율, 표본 크기에 기반한 표준 오차 공식을 사용하는 방법이 있어요.

\(z = \dfrac{\hat{p} - p_{0}}{\sqrt{\dfrac{p_{0}*(1-p_{0})}{n}}}\)

이번에는 이 더 간단한 계산으로 p-값을 다시 구해 보겠습니다.

late_shipments가 제공되어 있어요. pandas와 numpy는 일반적인 별칭으로 불러와져 있고, scipy.stats에서 norm이 임포트되어 있습니다.

지연 배송 비율이 6%라고 가정하세요.
late가 "Yes"인 배송의 표본 비율을 계산하세요.
표본의 관측치 개수를 계산하세요.