Testarea dimensiunii eșantionului
Pentru a efectua un test de ipoteză și a te asigura că rezultatul este corect, un eșantion trebuie să îndeplinească trei condiții: să fie un eșantion aleatoriu din populație, observațiile să fie independente și să existe suficiente observații. Dintre acestea, doar ultima condiție poate fi verificată cu ușurință prin cod.
Dimensiunea minimă a eșantionului depinde de tipul de test de ipoteză pe care vrei să îl efectuezi. Vei testa acum câteva scenarii pe setul de date late_shipments.
Rețineți că metoda .all() din pandas poate fi folosită pentru a verifica dacă toate elementele sunt adevărate. De exemplu, pentru un DataFrame df cu valori numerice, poți verifica dacă toate elementele sunt mai mici decât 5 folosind (df < 5).all().
late_shipments este disponibil, iar pandas este încărcat ca pd.
Acest exercițiu face parte din cursul
Testarea ipotezelor în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Count the freight_cost_group values
counts = ____
# Print the result
print(counts)
# Inspect whether the counts are big enough
print((counts >= ____).all())