1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Testowanie hipotez w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Obliczanie przedziału ufności

Jeśli podasz pojedynczą wartość estymowanej statystyki próby, na pewno będzie ona obarczona pewnym błędem. Na przykład hipotetyczny odsetek opóźnionych przesyłek wynosił 6%. Nawet jeśli wyniki sugerują, że nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej o równości tego odsetka, w każdej nowej próbie przesyłek proporcja prawdopodobnie nieznacznie się różni ze względu na zmienność próbkowania. Dlatego dobrą praktyką jest podanie przedziału ufności. Innymi słowy, stwierdzasz: „z 95-procentową pewnością odsetek opóźnionych przesyłek mieści się między A a B" (gdzie A i B to konkretne wartości).

W kursie Sampling in Python pokazano dwie metody obliczania przedziałów ufności. Tutaj użyjesz kwantyli rozkładu bootstrapowego do obliczenia przedziału ufności.

Dostępne są late_prop_samp i late_shipments_boot_distn; biblioteki pandas i numpy są załadowane ze standardowymi aliasami.

Instrukcje 1/2

undefined XP
    1
    2
  • Oblicz 95-procentowy przedział ufności na podstawie late_shipments_boot_distn, używając metody kwantylowej. Dolną i górną granicę przedziału oznacz odpowiednio jako lower i upper.