Calcularea unui interval de încredere
Dacă oferi o singură estimare a unei statistici de eșantion, cu siguranță vei greși cu o anumită marjă. De exemplu, proporția ipotetică a livrărilor întârziate a fost de 6%. Chiar dacă dovezile susțin ipoteza nulă că proporția livrărilor întârziate este egală cu această valoare, pentru orice nou eșantion de livrări, proporția va fi ușor diferită din cauza variabilității de eșantionare. Prin urmare, este recomandat să specifici un interval de încredere. Cu alte cuvinte, spui: „suntem 95% «siguri» că proporția livrărilor întârziate se află între A și B" (pentru anumite valori A și B).
Cursul Sampling in Python a demonstrat două metode de calcul al intervalelor de încredere. Aici vei folosi cuantilele distribuției bootstrap pentru a calcula intervalul de încredere.
late_prop_samp și late_shipments_boot_distn sunt disponibile; pandas și numpy sunt încărcate cu aliasurile lor uzuale.
Acest exercițiu face parte din cursul
Testarea ipotezelor în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Calculate 95% confidence interval using quantile method
lower = ____
upper = ____
# Print the confidence interval
print((lower, upper))