Uyum iyiliğini görselleştirme

Ki-kare uyum iyiliği testi, bir kategorik değişkenin her düzeyinin oranlarını varsayılan değerlere kıyaslar. Böyle bir testi çalıştırmadan önce, örnekteki dağılımı varsayılan dağılımla görsel olarak karşılaştırmak faydalı olabilir.

late_shipments veri kümesindeki tedarikçi incoterms değerlerini hatırla. Sevkiyatların ana kütlesinde bu dört değerin şu sıklıklarla gerçekleştiğini varsayıyorsun.

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

Bu sıklıklar hypothesized DataFrame'inde saklanıyor.

incoterm_counts DataFrame'i, vendor_inco_term sütununun .value_counts() çıktısını saklar.

late_shipments mevcut; pandas ve matplotlib.pyplot standart kısaltmalarıyla yüklendi.

Bu egzersiz

Python'da Hipotez Testi

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Find the number of rows in late_shipments
n_total = ____

# Print n_total
print(n_total)

Kodu Düzenle ve Çalıştır