Von t bis p

Zuvor hast du die Teststatistik für das Zwei-Stichproben-Problem berechnet, ob das mittlere Gewicht der Sendungen bei nicht verspäteten Sendungen (late == "No") kleiner ist als bei verspäteten Sendungen (late == "Yes"). Um Entscheidungen darüber treffen zu können, musst du die Teststatistik mit einer kumulativen Verteilungsfunktion umformen, um einen p-Wert zu erhalten.

Erinnere dich an die Hypothesen:

\(H_{0}\): Das durchschnittliche Gewicht der Sendungen, die nicht verspätet waren, ist gleich dem durchschnittlichen Gewicht der Sendungen, die verspätet waren.

\(H_{A}\): Das durchschnittliche Gewicht der Sendungen, die nicht verspätet waren, ist geringer als das durchschnittliche Gewicht der Sendungen, die verspätet waren.

Die Teststatistik, t_stat, ist verfügbar, ebenso wie die Stichprobengrößen für jede Gruppe, n_no und n_yes. Verwende ein Signifikanzniveau von alpha = 0.05.

t wurde ebenfalls aus scipy.stats importiert.