Tek oranın testi
- Bölümde, geç gönderimlerin oranının %6'dan büyük olduğu hipotezine ait bir p-değerini hesaplamıştın. O bölümde, istatistiğin standart hatasını tahmin etmek için bir bootstrap dağılımı kullanmıştın. Alternatif olarak, standart hatayı örneklem oranı, varsayılan oran ve örneklem büyüklüğüne dayanan bir formülle de hesaplayabilirsin.
\(z = \dfrac{\hat{p} - p_{0}}{\sqrt{\dfrac{p_{0}*(1-p_{0})}{n}}}\)
Bu daha basit hesaplamayı kullanarak p-değerini yeniden ele alacaksın.
late_shipments hazır. pandas ve numpy alışılmış kısaltmalarıyla mevcut ve norm, scipy.stats içinden yüklendi.
Bu egzersiz
Python'da Hipotez Testi
kursunun bir parçasıdırUygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# 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)