proportions_ztest() para dos muestras
Ha requerido mucho esfuerzo calcular el valor p, así que, aunque es útil ver cómo funcionan los cálculos, no es práctico hacerlo en los análisis del mundo real. Para el uso diario, es mejor utilizar el paquete statsmodels.
Recuerda las hipótesis.
\(H_{0}\): \(late_{\text{expensive}} - late_{\text{reasonable}} = 0\)
\(H_{A}\): \(late_{\text{expensive}} - late_{\text{reasonable}} > 0\)
late_shipments está disponible, con la columna freight_cost_group. numpy y pandas se han cargado con sus alias estándar, y proportions_ztest se ha cargado desde statsmodels.stats.proportion.
Este ejercicio forma parte del curso
Pruebas de hipótesis en Python
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando el código de muestra.
# Count the late column values for each freight_cost_group
late_by_freight_cost_group = ____
# Print the counts
print(late_by_freight_cost_group)