Обчислення довірчого інтервалу
Якщо ви подаєте єдину оцінку вибіркової статистики, вона неминуче матиме певну похибку. Наприклад, гіпотетична частка прострочених відправлень становила 6%. Навіть якщо дані свідчать на користь нульової гіпотези про те, що частка прострочених відправлень дорівнює цьому значенню, у будь-якій новій вибірці відправлень частка, ймовірно, трохи відрізнятиметься через вибіркову мінливість. Тому доцільно наводити довірчий інтервал. Тобто ви кажете: «ми на 95% "упевнені", що частка прострочених відправлень лежить між A і B» (для деяких значень A і B).
У курсі Sampling in Python було показано два методи обчислення довірчих інтервалів. Тут ви використаєте квантилі бутстреп-розподілу, щоб обчислити довірчий інтервал.
late_prop_samp і late_shipments_boot_distn доступні; pandas і numpy імпортовано зі звичними псевдонімами.
Ця вправа є частиною курсу
Тестування гіпотез у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Calculate 95% confidence interval using quantile method
lower = ____
upper = ____
# Print the confidence interval
print((lower, upper))