Testa urvalsstorlek
För att genomföra ett hypotestest och säkerställa att resultatet är tillförlitligt måste ett urval uppfylla tre krav: det ska vara ett slumpmässigt urval av populationen, observationerna ska vara oberoende av varandra, och det ska finnas tillräckligt många observationer. Av dessa är det bara det sista kravet som enkelt kan testas med kod.
Minsta urvalsstorlek beror på vilket typ av hypotestest du vill utföra. Nu ska du testa några scenarier på datamängden late_shipments.
Observera att metoden .all() från pandas kan användas för att kontrollera om alla element är sanna. Till exempel, givet en DataFrame df med numeriska värden, kan du kontrollera om alla element är mindre än 5 med (df < 5).all().
late_shipments är tillgänglig och pandas är inläst som pd.
Den här övningen är en del av kursen
Hypotestestning i Python
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# Count the freight_cost_group values
counts = ____
# Print the result
print(counts)
# Inspect whether the counts are big enough
print((counts >= ____).all())