1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Kiểm định giả thuyết trong Python
Connected

Bài tập

Kiểm tra cỡ mẫu

Để thực hiện kiểm định giả thuyết và đảm bảo kết quả là công bằng, một mẫu cần đáp ứng ba điều kiện: là mẫu ngẫu nhiên từ tổng thể, các quan sát độc lập, và có đủ số lượng quan sát. Trong đó, chỉ điều kiện cuối cùng là dễ kiểm tra bằng mã.

Cỡ mẫu tối thiểu phụ thuộc vào loại kiểm định giả thuyết bạn muốn thực hiện. Bây giờ, bạn sẽ kiểm tra một số kịch bản trên dữ liệu late_shipments.

Lưu ý rằng phương thức .all() của pandas có thể dùng để kiểm tra xem tất cả phần tử có là true không. Ví dụ, với một DataFrame df chứa số, bạn có thể kiểm tra xem tất cả phần tử của nó có nhỏ hơn 5 hay không bằng (df < 5).all().

late_shipments đã có sẵn và pandas đã được nạp với bí danh pd.

Hướng dẫn 1/4

undefined XP
  • 1
    • Lấy số đếm của từng giá trị trong cột freight_cost_group của late_shipments.
    • Chèn một con số phù hợp để kiểm tra xem các số đếm có "đủ lớn" cho kiểm định t hai mẫu hay không.
  • 2
    • Lấy số đếm của từng giá trị trong cột late của late_shipments.
    • Chèn một con số phù hợp để kiểm tra xem các số đếm có "đủ lớn" cho kiểm định tỷ lệ một mẫu hay không.
  • 3
    • Lấy số đếm của từng giá trị trong cột freight_cost_group của late_shipments theo từng nhóm vendor_inco_term.
    • Chèn một con số phù hợp để kiểm tra xem các số đếm có "đủ lớn" cho kiểm định độc lập chi-bình phương hay không.
  • 4
    • Lấy số đếm của từng giá trị trong cột shipment_mode của late_shipments.
    • Chèn một con số phù hợp để kiểm tra xem các số đếm có "đủ lớn" cho kiểm định ANOVA hay không.