計算 z 分數
由於變數的範圍與單位可能各不相同,因此需要將它們標準化。舉例來說,如果假說檢定因為你把變數單位從美元改成歐元而得到不同答案,那就不合理了。標準化可以避免這種情況。
在假說檢定中,一個重要的標準化數值稱為 z 分數。要計算它,我們需要三個數字:樣本統計量(點估計)、假設的統計量,以及該統計量的標準誤(我們從自助抽樣分佈來估計)。
樣本統計量是 late_prop_samp。
late_shipments_boot_distn 是延遲出貨比例的自助抽樣(bootstrap)分佈。延遲出貨比例這個統計量在 late_prop 欄位中。
late_prop_samp 與 late_shipments_boot_distn 已可使用;已載入 dplyr。
本練習屬於課程
R 中的假設檢定
練習說明
- 假設延遲出貨的比例為 6%。
- 計算標準誤,也就是自助抽樣分佈的標準差。
- 計算 z 分數。
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 is 6%
late_prop_hyp <- ___
# Calculate the standard error
std_error <- ___
# Find z-score of late_prop_samp
z_score <- ___
# See the results
z_score