Test dla pojedynczych proporcji
W rozdziale 1 wyliczyłeś p-wartość dla testu sprawdzającego hipotezę, że odsetek opóźnionych przesyłek jest większy niż 6%. W tamtym rozdziale do oszacowania błędu standardowego statystyki używałeś rozkładu bootstrap. Alternatywą jest zastosowanie wzoru na błąd standardowy oparty na proporcji z próby, proporcji hipotetycznej i rozmiarze próby.
\(z = \dfrac{\hat{p} - p_{0}}{\sqrt{\dfrac{p_{0}*(1-p_{0})}{n}}}\)
Wróćmy do obliczania p-wartości przy użyciu tego prostszego podejścia.
late_shipments jest dostępny. pandas i numpy są dostępne pod standardowymi aliasami, a norm jest zaimportowany z scipy.stats.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Testowanie hipotez w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# 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)