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

Bài tập

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.

Hướng dẫn 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Giả thuyết rằng tỷ lệ giao hàng trễ là 6%.
  • Tính tỷ lệ mẫu của các đơn hàng có late bằng "Yes".
  • Tính số lượng quan sát trong mẫu.