單一比例檢定
在第 1 章中，你曾經計算過一個 p 值，用來檢驗「延遲出貨的比例大於 6%」的假設。當時你使用自助法（bootstrap）分佈來估計統計量的標準誤。另一種作法是使用根據樣本比例、虛無假設比例與樣本數的標準誤公式：
\(z = \dfrac{\hat{p} - p_{0}}{\sqrt{\dfrac{p_{0}*(1-p_{0})}{n}}}\)
你將用這個較簡單的計算方式，重新檢視該 p 值。
已提供 late_shipments。pandas 與 numpy 已用其慣用別名載入，且從 scipy.stats 載入了 norm。
本練習屬於課程
Python 中的假設檢定
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# 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)