Visualização da qualidade do ajuste
O teste de qui-quadrado para qualidade do ajuste compara as proporções de cada nível de uma variável categórica com valores hipotéticos. Antes de executar esse teste, pode ser útil comparar visualmente a distribuição da amostra com a distribuição hipotética.
Lembre-se dos incoterms do fornecedor no conjunto de dados late_shipments. Você levanta a hipótese de que os quatro valores ocorrem com estas frequências na população de remessas.
CIP: 0,05DDP: 0,1EXW: 0,75FCA: 0,1
Essas frequências foram armazenadas no DataFrame hypothesized.
O DataFrame incoterm_counts armazena o .value_counts() da coluna vendor_inco_term.
late_shipments está disponível; pandas e matplotlib.pyplot foram carregados com os nomes alternativos padrão.
Este exercício faz parte do curso
Teste de hipóteses em Python
Exercício interativo prático
Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.
# Find the number of rows in late_shipments
n_total = ____
# Print n_total
print(n_total)