Визуализация согласия с гипотезой

Критерий согласия хи-квадрат сравнивает доли каждого уровня категориальной переменной с гипотетическими значениями. Перед проведением такого теста полезно визуально сравнить распределение в выборке с гипотетическим распределением.

Вспомните условия поставки поставщиков в наборе данных late_shipments. Предположим, что четыре значения встречаются в генеральной совокупности поставок со следующими частотами:

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

Эти частоты хранятся в DataFrame hypothesized.

DataFrame incoterm_counts содержит результат .value_counts() для столбца vendor_inco_term.

Набор данных late_shipments доступен; библиотеки pandas и matplotlib.pyplot загружены со стандартными псевдонимами.

Это упражнение является частью курса

Проверка гипотез в Python

Посмотреть курс

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Find the number of rows in late_shipments
n_total = ____

# Print n_total
print(n_total)

Редактировать и запускать код