Teste de proporções únicas
No Capítulo 1, você calculou um valor p para um teste que supunha que a proporção de remessas atrasadas era maior que 6%. Nesse capítulo, você usou uma distribuição bootstrap para estimar o erro-padrão da estatística. Uma alternativa é usar uma equação para o erro-padrão com base na proporção da amostra, na proporção hipotética e no tamanho da amostra.
\(z = \dfrac{\hat{p} - p_{0}}{\sqrt{\dfrac{p_{0}*(1-p_{0})}{n}}}\)
Você vai voltar ao valor p usando esse cálculo mais simples.
late_shipments já está disponível. pandas e numpy estão disponíveis com os nomes alternativos habituais, e norm foi carregado a partir de scipy.stats.
Este exercício faz parte do curso
Teste de hipóteses em Python
Exercício interativo prático
Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.
# 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)