计算 z 分数
由于变量的取值范围和单位可能不同,我们需要对它们进行标准化。举例来说,如果假设检验因为变量以欧元还是以美元计价而给出不同结论,那就很荒谬。标准化可以避免这种情况。
在假设检验中,一个重要的标准化量称为 z 分数。要计算它,我们需要三个数字:样本统计量(点估计)、假设下的统计量,以及该统计量的标准误(我们从自助法分布中进行估计)。
样本统计量为 late_prop_samp。
late_shipments_boot_distn 是延迟发货比例的自助法(bootstrap)分布。延迟发货比例这个统计量位于 late_prop 列中。
late_prop_samp 和 late_shipments_boot_distn 已可用;已加载 dplyr。
本练习是课程的一部分
R 中的假设检验
练习说明
- 假设延迟发货的比例为 6%。
- 计算标准误。也就是自助法分布的标准差。
- 计算 z 分数。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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