Eenzijdige z-toets
We weten nu dat hypothesetoetsen in verschillende vormen kunnen voorkomen. In deze oefening implementeer je een eenzijdige z-toets op testdata van het bijhouden van conversies in een mobiele app. De data is geïmporteerd als results en numpy en pandas zijn al voor je geïmporteerd.
De treatment-groep staat voor een grafische aanpassing waarvan we verwachten dat die de conversieratio van gebruikers verbetert. Voer een test uit met alpha = 0,05 en kijk of de wijziging echt geholpen heeft.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Statistiek-vragen voor sollicitaties oefenen in Python
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# Assign and print the conversion rate for each group
conv_rates = results.groupby(____).mean()
print(____)