Test voor enkelvoudige proporties
In Hoofdstuk 1 heb je een p-waarde berekend voor een toets met de hypothese dat het aandeel te late zendingen groter is dan 6%. In dat hoofdstuk gebruikte je een bootstrapverdeling om de standaardfout van de statistiek te schatten. Een alternatief is om een formule te gebruiken voor de standaardfout op basis van de steekproefproportie, de veronderstelde proportie en de steekproefgrootte.
\(z = \dfrac{\hat{p} - p_{0}}{\sqrt{\dfrac{p_{0}*(1-p_{0})}{n}}}\)
Je bekijkt de p-waarde opnieuw met deze eenvoudigere berekening.
late_shipments is beschikbaar. pandas en numpy zijn beschikbaar onder hun gebruikelijke aliassen, en norm is geladen uit scipy.stats.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Hypothesetoetsen in Python
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# 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)