Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

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""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

pandasnumpy 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

Xem khóa học

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)
Chỉnh sửa và Chạy Mã