Thống kê kiểm định hai mẫu cho trung bình
Kiểm định giả thuyết để xác định liệu có sự khác biệt giữa trung bình của hai tổng thể sử dụng một loại thống kê kiểm định khác với z-score mà bạn đã thấy ở Chương 1. Nó được gọi là "t", và có thể được tính từ ba giá trị của mỗi mẫu theo phương trình sau.
$$ t = \dfrac{(\bar{x}_{\text{child}} - \bar{x}_{\text{adult}})}{\sqrt{\dfrac{s_{\text{child}}^2}{n_{\text{child}}} + \dfrac{s_{\text{adult}}^2}{n_{\text{adult}}}}} $$
Khi tìm hiểu lý do vì sao một số lô hàng đến trễ, bạn có thể tự hỏi liệu khối lượng của các lô hàng giao đúng hẹn có nhỏ hơn khối lượng của các lô hàng giao trễ hay không. Bộ dữ liệu late_shipments đã được tách thành nhóm "yes", nơi late == "Yes", và nhóm "no", nơi late == "No". Khối lượng lô hàng được lưu trong biến weight_kilograms.
Trung bình mẫu cho hai nhóm lần lượt là xbar_no và xbar_yes. Độ lệch chuẩn mẫu là s_no và s_yes. Kích thước mẫu là n_no và n_yes. numpy cũng đã được nạp với tên np.
Bài tập này là một phần của khóa học
Kiểm định giả thuyết trong Python
Hướng dẫn bài tập
- Tính tử số của thống kê kiểm định \(t\).
- Tính mẫu số của thống kê kiểm định \(t\).
- Dùng hai giá trị đó để tính thống kê kiểm định \(t\).
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Calculate the numerator of the test statistic
numerator = ____
# Calculate the denominator of the test statistic
denominator = ____
# Calculate the test statistic
t_stat = ____
# Print the test statistic
print(t_stat)