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

Bài tập

Trực quan hóa kiểm định độ phù hợp

Kiểm định chi-bình phương độ phù hợp (chi-square goodness of fit) so sánh tỷ lệ của từng mức trong một biến phân loại với các giá trị giả thuyết. Trước khi chạy kiểm định, việc trực quan hóa để so sánh phân phối trong mẫu với phân phối giả thuyết có thể rất hữu ích.

Hãy nhớ lại incoterms của nhà cung cấp trong tập dữ liệu late_shipments. Bạn giả thuyết rằng bốn giá trị xuất hiện với tần suất sau trong quần thể các lô hàng.

  • CIP: 0.05
  • DDP: 0.1
  • EXW: 0.75
  • FCA: 0.1

Các tần suất này được lưu trong DataFrame hypothesized.

DataFrame incoterm_counts lưu .value_counts() của cột vendor_inco_term.

late_shipments đã có sẵn; pandas và matplotlib.pyplot đã được nạp với các bí danh tiêu chuẩn.

Hướng dẫn 1/4

undefined XP
    1
    2
    3
    4
  • Tìm tổng số hàng trong late_shipments.