Kiểm định tỷ lệ một mẫu
Trong Chương 1, bạn đã tính p-value cho một kiểm định giả thuyết rằng tỷ lệ giao hàng trễ lớn hơn 6%. Ở chương đó, bạn dùng phân phối bootstrap để ước lượng sai số chuẩn của thống kê. Một cách khác là dùng công thức sai số chuẩn dựa trên tỷ lệ mẫu, tỷ lệ giả thuyết và kích thước mẫu.
\(z = \dfrac{\hat{p} - p_{0}}{\sqrt{\dfrac{p_{0}*(1-p_{0})}{n}}}\)
Bạn sẽ xem lại p-value bằng phép tính đơn giản hơn này.
late_shipments đã được cung cấp. pandas và numpy có sẵn với alias quen thuộc, và norm đã được nạp từ scipy.stats.
Bài tập này là một phần của khóa học
Kiểm định giả thuyết trong Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Hypothesize that the proportion of late shipments is 6%
p_0 = ____
# Calculate the sample proportion of late shipments
p_hat = ____
# Calculate the sample size
n = ____
# Print p_hat and n
print(p_hat, n)