Pengujian Hipotesis dengan Python
James Chapman
Curriculum Manager, DataCamp
Tingkat signifikansi uji hipotesis ($\alpha$) adalah ambang untuk "melampaui keraguan wajar"
0.2, 0.1, 0.05, dan 0.01alpha = 0.05prop_child_samp = (stack_overflow['age_first_code_cut'] == "child").mean() prop_child_hyp = 0.35std_error = np.std(first_code_boot_distn, ddof=1)
z_score = (prop_child_samp - prop_child_hyp) / std_error
p_value = 1 - norm.cdf(z_score, loc=0, scale=1)
3.1471479512323874e-05
alpha = 0.05print(p_value)
3.1471479512323874e-05
p_value <= alpha
True
Tolak $H_{0}$ demi $H_{A}$
Untuk tingkat signifikansi $\alpha$, umum memilih tingkat interval kepercayaan 1 - $\alpha$
import numpy as np
lower = np.quantile(first_code_boot_distn, 0.025)
upper = np.quantile(first_code_boot_distn, 0.975)
print((lower, upper))
(0.37063246351172047, 0.41132242370632466)
| Benar-benar tidak melakukan kejahatan | Benar-benar melakukan kejahatan | |
|---|---|---|
| Vonis tidak bersalah | benar | lolos tanpa hukuman |
| Vonis bersalah | salah vonis | benar |
| $H_{0}$ sebenarnya | $H_{A}$ sebenarnya | |
|---|---|---|
| memilih $H_{0}$ | benar | false negative |
| memilih $H_{A}$ | false positive | benar |
False positive adalah galat Tipe I; false negative adalah galat Tipe II.
Jika $p \le \alpha$, kita menolak $H_{0}$:
Jika $ p \gt \alpha$, kita gagal menolak $H_{0}$:
Pengujian Hipotesis dengan Python