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  3. Python 假设检验
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道练习

执行适合度检验

vendor_inco_term 的条形图表明，四个类别的分布与假设分布相当接近。您需要进行一次卡方适合度检验，来判断这些差异是否具有统计显著性。

回顾该检验的原假设与备择假设：

$H_{0}$：样本与假设分布一致。

$H_{A}$：样本与假设分布不一致。

为做出判断，我们将显著性水平设为 0.1。

上个练习中的 late_shipments、incoterm_counts 和 hypothesized 已可用。scipy.stats 中的 chisquare 已加载。

说明 1 / 共 2 个

undefined XP
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    2
  • 使用 incoterm_counts 和 hypothesized 数据集，对 incoterm 的计数 n 进行卡方适合度检验。