Een goodness-of-fit-toets uitvoeren
De staafgrafiek van vendor_inco_term suggereert dat de verdeling over de vier categorieën aardig dicht bij de veronderstelde verdeling ligt. Je moet een chi-kwadraat goodness-of-fit-toets uitvoeren om te zien of de verschillen statistisch significant zijn.
Herinner de hypothesen voor dit type toets:
\(H_{0}\): De steekproef komt overeen met de veronderstelde verdeling.
\(H_{A}\): De steekproef komt niet overeen met de veronderstelde verdeling.
Om te beslissen welke hypothese je kiest, stellen we een significantieniveau in van 0.1.
late_shipments, incoterm_counts en hypothesized uit de vorige oefening zijn beschikbaar. chisquare uit scipy.stats is geladen.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Hypothesetoetsen in Python
Interactieve oefening met praktijkervaring
Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.
# Perform a goodness of fit test on the incoterm counts n
gof_test = ____
# Print gof_test results
print(gof_test)