Перевірка двох часток
Можна поцікавитися, чи впливає сума, сплачена за фрахт, на те, чи було відвантаження запізнілим. Нагадаємо: у наборі даних late_shipments інформація про те, чи було відвантаження пізнім, зберігається в стовпці late. Вартість фрахту зберігається в стовпці freight_cost_group, а категорії — "expensive" і "reasonable".
Гіпотези для перевірки, де "late" відповідає частці запізнілих відвантажень для цієї групи, такі:
\(H_{0}\): \(late_{\text{expensive}} - late_{\text{reasonable}} = 0\)
\(H_{A}\): \(late_{\text{expensive}} - late_{\text{reasonable}} > 0\)
p_hats містить оцінки часток у генеральній сукупності (вибіркові частки) для кожної freight_cost_group:
freight_cost_group late
expensive Yes 0.082569
reasonable Yes 0.035165
Name: late, dtype: float64
ns містить обсяги вибірок для цих груп:
freight_cost_group
expensive 545
reasonable 455
Name: late, dtype: int64
pandas і numpy імпортовано під звичними псевдонімами, а norm доступна з scipy.stats.
Ця вправа є частиною курсу
Тестування гіпотез у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Calculate the pooled estimate of the population proportion
p_hat = ____
# Print the result
print(p_hat)