Обчислення z-показника
Оскільки змінні можуть мати довільні діапазони та одиниці виміру, їх потрібно стандартизувати. Наприклад, перевірка гіпотез, яка давала б різні відповіді залежно від того, чи подані значення в євро чи в доларах США, мала б невелику цінність. Стандартизація запобігає цьому.
Одне зі стандартизованих значень, яке нас цікавить у перевірці гіпотез, називається z-показником. Щоб його обчислити, потрібні три числа: вибіркова статистика (точкова оцінка), гіпотезована статистика та стандартна похибка цієї статистики (оцінена за бутстреп-розподілом).
Вибіркова статистика доступна як late_prop_samp.
late_shipments_boot_distn — це бутстреп-розподіл частки пізніх відправлень, доступний як список.
pandas і numpy завантажені зі звичними псевдонімами.
Ця вправа є частиною курсу
Тестування гіпотез у Python
Інструкції до вправи
- Задайте гіпотезу, що частка пізніх відправлень дорівнює 6%.
- Обчисліть стандартну похибку зі стандартного відхилення бутстреп-розподілу.
- Обчисліть z-показник.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Hypothesize that the proportion is 6%
late_prop_hyp = ____
# Calculate the standard error
std_error = ____
# Find z-score of late_prop_samp
z_score = ____
# Print z_score
print(z_score)