De t à p

Plus tôt, vous avez calculé la statistique de test pour le problème à deux échantillons visant à déterminer si le poids moyen des envois est plus faible pour les envois qui ne sont pas arrivés en retard (late == "No") que pour ceux qui sont arrivés en retard (late == "Yes"). Pour pouvoir prendre une décision, vous devez transformer la statistique de test à l'aide d'une fonction de répartition cumulative afin d'obtenir une valeur p.

Rappel des hypothèses :

\(H_{0}\) : Le poids moyen des envois qui ne sont pas arrivés en retard est le même que celui des envois arrivés en retard.

\(H_{A}\) : Le poids moyen des envois qui ne sont pas arrivés en retard est inférieur à celui des envois arrivés en retard.

La statistique de test, t_stat, est fournie, tout comme les tailles d'échantillon pour chaque groupe, n_no et n_yes. Utilisez un seuil de signification alpha = 0.05.

t a aussi été importé de scipy.stats.