Проверка гипотезы для одной доли
В главе 1 вы вычисляли p-значение для проверки гипотезы о том, что доля поздних поставок превышает 6%. В той главе вы использовали бутстрап-распределение для оценки стандартной ошибки статистики. Альтернативный подход — вычислять стандартную ошибку по формуле, основанной на выборочной доле, гипотетической доле и объёме выборки.
\(z = \dfrac{\hat{p} - p_{0}}{\sqrt{\dfrac{p_{0}*(1-p_{0})}{n}}}\)
Вы вернётесь к вычислению p-значения, используя этот более простой способ.
Доступен набор данных late_shipments. Библиотеки pandas и numpy загружены под стандартными псевдонимами, а norm импортирован из scipy.stats.
Это упражнение является частью курса
Проверка гипотез в Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Hypothesize that the proportion of late shipments is 6%
p_0 = ____
# Calculate the sample proportion of late shipments
p_hat = ____
# Calculate the sample size
n = ____
# Print p_hat and n
print(p_hat, n)