Kiểm định hai tỷ lệ
Bạn có thể tự hỏi liệu chi phí vận chuyển (freight) có ảnh hưởng đến việc lô hàng đến muộn hay không. Nhớ rằng trong dữ liệu late_shipments, việc lô hàng có đến muộn hay không được lưu trong cột late. Chi phí vận chuyển được lưu trong cột freight_cost_group với hai nhóm "expensive" và "reasonable".
Các giả thuyết cần kiểm định, với "late" tương ứng với tỷ lệ lô hàng đến muộn của từng nhóm, là
\(H_{0}\): \(late_{\text{expensive}} - late_{\text{reasonable}} = 0\)
\(H_{A}\): \(late_{\text{expensive}} - late_{\text{reasonable}} > 0\)
p_hats chứa ước lượng tỷ lệ tổng thể (tỷ lệ mẫu) cho mỗi freight_cost_group:
freight_cost_group late
expensive Yes 0.082569
reasonable Yes 0.035165
Name: late, dtype: float64
ns chứa kích thước mẫu cho các nhóm này:
freight_cost_group
expensive 545
reasonable 455
Name: late, dtype: int64
pandas và numpy đã được import với các bí danh quen thuộc, và norm có sẵn 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.
# Calculate the pooled estimate of the population proportion
p_hat = ____
# Print the result
print(p_hat)