Cálculo de um escore z
Como as variáveis têm unidades e intervalos arbitrários, precisamos padronizá-las. Por exemplo: um teste de hipótese que desse respostas diferentes se as variáveis estivessem em euros em vez de dólares norte-americanos teria pouco valor. A padronização evita isso.
Um valor padronizado de interesse em um teste de hipótese é chamado de escore z. Para calculá-lo, você precisa de três números: a estatística amostral (estimativa pontual), a estatística hipotética e o erro-padrão da estatística (estimado a partir da distribuição bootstrap).
A estatística amostral está disponível como late_prop_samp.
late_shipments_boot_distn é uma distribuição bootstrap da proporção de remessas atrasadas, disponível como uma lista.
pandas e numpy foram carregados com os nomes alternativos usuais.
Este exercício faz parte do curso
Teste de hipóteses em Python
Instruções de exercício
- Trabalhe com a hipótese de que a proporção de remessas atrasadas é de 6%.
- Calcule o erro-padrão a partir do desvio-padrão da distribuição bootstrap.
- Calcule o escore z.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.
# Hypothesize that the proportion is 6%
late_prop_hyp = ____
# Calculate the standard error
std_error = ____
# Find z-score of late_prop_samp
z_score = ____
# Print z_score
print(z_score)