Calcularea unui z-score
Deoarece variabilele au intervale și unități de măsură arbitrare, trebuie să le standardizăm. De exemplu, un test de ipoteză care ar oferi rezultate diferite în funcție de moneda folosită (euro sau dolari SUA) ar fi de puțin folos. Standardizarea elimină această problemă.
O valoare standardizată importantă în testarea ipotezelor este z-score-ul. Pentru a-l calcula, ai nevoie de trei numere: statistica eșantionului (estimarea punctuală), statistica ipotezată și eroarea standard a statisticii (estimată din distribuția bootstrap).
Statistica eșantionului este disponibilă ca late_prop_samp.
late_shipments_boot_distn este o distribuție bootstrap a proporției livrărilor întârziate, disponibilă sub formă de listă.
pandas și numpy sunt încărcate cu aliasurile lor obișnuite.
Acest exercițiu face parte din cursul
Testarea ipotezelor în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Ipotezează că proporția livrărilor întârziate este de 6%.
- Calculează eroarea standard pe baza abaterii standard a distribuției bootstrap.
- Calculează z-score-ul.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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)