Перевірка однієї пропорції
У розділі 1 ви обчислювали p-значення для гіпотези, що частка запізнілих відправлень більша за 6%. Тоді ви використали бутстреп-розподіл, щоб оцінити стандартну похибку статистики. Альтернатива — скористатися формулою для стандартної похибки на основі вибіркової пропорції, гіпотетичної пропорції та розміру вибірки.
\(z = \dfrac{\hat{p} - p_{0}}{\sqrt{\dfrac{p_{0}*(1-p_{0})}{n}}}\)
Ви знову обчислите p-значення, використовуючи це простіше обчислення.
Доступний датафрейм late_shipments. pandas і numpy імпортовано з типовими псевдонімами, а norm завантажено з scipy.stats.
Ця вправа є частиною курсу
Тестування гіпотез у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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)