1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Kiểm định giả thuyết trong Python
Connected

Exercise

Tính z-score

Vì các biến có miền giá trị và đơn vị đo tuỳ ý, chúng ta cần chuẩn hoá chúng. Ví dụ, một phép kiểm định giả thuyết cho kết quả khác nhau nếu biến được đo bằng Euro thay vì đô la Mỹ thì sẽ không có nhiều giá trị. Chuẩn hoá giúp tránh điều đó.

Một giá trị đã chuẩn hoá quan trọng trong kiểm định giả thuyết được gọi là z-score. Để tính nó, bạn cần ba con số: thống kê mẫu (ước lượng điểm), thống kê giả định, và sai số chuẩn của thống kê (ước tính từ phân phối bootstrap).

Thống kê mẫu có sẵn trong late_prop_samp.

late_shipments_boot_distn là phân phối bootstrap của tỷ lệ giao hàng trễ, có sẵn dưới dạng danh sách.

pandas và numpy đã được nạp với các bí danh quen thuộc.

Instructions

100 XP
  • Giả định rằng tỷ lệ giao hàng trễ là 6%.
  • Tính sai số chuẩn từ độ lệch chuẩn của phân phối bootstrap.
  • Tính z-score.