Вычисление z-оценки
Поскольку переменные имеют произвольные диапазоны и единицы измерения, их необходимо стандартизировать. Например, тест гипотез, дающий разные результаты в зависимости от того, выражены ли значения в евро или в долларах США, был бы практически бесполезен. Стандартизация позволяет избежать этой проблемы.
Одним из стандартизированных значений, используемых в тесте гипотез, является z-оценка. Чтобы её вычислить, потребуются три числа: статистика выборки (точечная оценка), гипотетическая статистика и стандартная ошибка статистики (оценённая на основе бутстрап-распределения).
Статистика выборки доступна в переменной late_prop_samp.
late_shipments_boot_distn — это бутстрап-распределение доли просроченных поставок, представленное в виде списка.
Библиотеки pandas и numpy загружены с их стандартными псевдонимами.
Это упражнение является частью курса
Проверка гипотез в Python
Инструкции к упражнению
- Выдвиньте гипотезу о том, что доля просроченных поставок составляет 6%.
- Вычислите стандартную ошибку как стандартное отклонение бутстрап-распределения.
- Вычислите z-оценку.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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)