Vizualizarea bunătății de ajustare

Testul chi-pătrat de bunătate a ajustării compară proporțiile fiecărui nivel al unei variabile categorice cu valorile ipotezate. Înainte de a rula un astfel de test, poate fi util să compari vizual distribuția din eșantion cu distribuția ipotezată.

Reamintește-ți incoterms-urile furnizorilor din setul de date late_shipments. Ipotezezi că cele patru valori apar cu următoarele frecvențe în populația de expedieri.

CIP: 0.05
DDP: 0.1
EXW: 0.75
FCA: 0.1

Aceste frecvențe sunt stocate în DataFrame-ul hypothesized.

DataFrame-ul incoterm_counts stochează rezultatele .value_counts() ale coloanei vendor_inco_term.

late_shipments este disponibil; pandas și matplotlib.pyplot sunt încărcate cu aliasurile lor standard.

Acest exercițiu face parte din cursul

Testarea ipotezelor în Python

Vezi cursul

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Find the number of rows in late_shipments
n_total = ____

# Print n_total
print(n_total)

Editează și rulează codul