Tính khoảng tin cậy

Nếu bạn chỉ đưa ra một ước lượng duy nhất cho một thống kê mẫu, chắc chắn sẽ có sai số nào đó. Ví dụ, tỷ lệ giao hàng trễ giả định là 6%. Ngay cả khi bằng chứng cho thấy giả thuyết không cho rằng tỷ lệ giao hàng trễ bằng con số này là hợp lý, thì với bất kỳ mẫu giao hàng mới nào, tỷ lệ đó vẫn có khả năng khác đi đôi chút do biến thiên lấy mẫu. Vì vậy, việc nêu một khoảng tin cậy là ý tưởng hay. Tức là bạn nói: "chúng ta 'tin cậy' 95% rằng tỷ lệ giao hàng trễ nằm trong khoảng từ A đến B" (với một giá trị A và B nào đó).

Khóa Sampling in Python đã minh họa hai phương pháp để tính khoảng tin cậy. Ở đây, bạn sẽ dùng các phân vị của phân phối bootstrap để tính khoảng tin cậy.

late_prop_samp và late_shipments_boot_distn đã sẵn có; pandas và numpy đã được nạp với các bí danh quen thuộc.