Wizualizacja dopasowania rozkładu

Test zgodności chi-kwadrat porównuje proporcje poszczególnych poziomów zmiennej kategorycznej z wartościami hipotetycznymi. Przed wykonaniem takiego testu warto wizualnie porównać rozkład w próbce z rozkładem hipotetycznym.

Przypomni sobie warunki dostawy (incoterms) dostawców w zbiorze danych late_shipments. Przyjmij hipotezę, że cztery wartości występują w populacji przesyłek z następującymi częstościami:

CIP: 0,05
DDP: 0,1
EXW: 0,75
FCA: 0,1

Te częstości są przechowywane w DataFrame hypothesized.

DataFrame incoterm_counts zawiera wynik .value_counts() kolumny vendor_inco_term.

Zbiór danych late_shipments jest dostępny; biblioteki pandas i matplotlib.pyplot są wczytane z ich standardowymi aliasami.

Znajdź całkowitą liczbę wierszy w zbiorze danych late_shipments.

ćwiczenie

Wizualizacja dopasowania rozkładu

Instrukcje 1/4

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}ćwiczenie

Instrukcje 1/4

ćwiczenie