Obliczanie z-score
Ponieważ zmienne mają różne zakresy i jednostki, musimy je standaryzować. Na przykład, byłoby błędem, gdyby test hipotezy dawał różne wyniki w zależności od tego, czy zmienne wyrażone są w euro, czy w dolarach. Standaryzacja pozwala tego uniknąć.
Jedną ze standaryzowanych wartości stosowanych w testowaniu hipotez jest z-score. Aby go obliczyć, potrzebujemy trzech liczb: statystyki próby (estymaty punktowej), statystyki zakładanej w hipotezie oraz błędu standardowego statystyki (który szacujemy na podstawie rozkładu bootstrapowego).
Statystyką próby jest late_prop_samp.
late_shipments_boot_distn to rozkład bootstrapowy proporcji opóźnionych dostaw. Wartości tej proporcji znajdują się w kolumnie late_prop.
Dostępne są: late_prop_samp i late_shipments_boot_distn; biblioteka dplyr jest załadowana.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Testowanie hipotez w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Przyjmij hipotezę, że proporcja opóźnionych dostaw wynosi 6%.
- Oblicz błąd standardowy, czyli odchylenie standardowe rozkładu bootstrapowego.
- Oblicz z-score.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Hypothesize that the proportion is 6%
late_prop_hyp <- ___
# Calculate the standard error
std_error <- ___
# Find z-score of late_prop_samp
z_score <- ___
# See the results
z_score