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, kursun bir parçasıdır
Python'da Hipotez Testi
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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)