Uygunluk (goodness of fit) testi uygulama
vendor_inco_term için çubuk grafiği, dört kategori arasındaki dağılımın varsayılan (hipotez edilen) dağılıma oldukça yakın olduğunu gösteriyor. Farkların istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını görmek için bir ki-kare uygunluk testi yapman gerekecek.
Bu test türü için hipotezleri hatırla:
\(H_{0}\): Örneklem, hipotez edilen dağılımla uyumludur.
\(H_{A}\): Örneklem, hipotez edilen dağılımla uyumlu değildir.
Hangi hipotezi seçeceğine karar vermek için anlamlılık düzeyini 0.1 olarak ayarlayacağız.
Önceki egzersizden late_shipments, incoterm_counts ve hypothesized mevcut. scipy.stats içinden chisquare yüklendi.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python'da Hipotez Testi
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Perform a goodness of fit test on the incoterm counts n
gof_test = ____
# Print gof_test results
print(gof_test)