proportions_ztest() pour deux échantillons
Le calcul de la valeur p a demandé beaucoup d'efforts et, bien qu'il soit utile de voir comment les calculs fonctionnent, il n'est pas pratique de le faire dans le cadre d'analyses du monde réel. Pour un usage quotidien, il est préférable d'utiliser le paquet statsmodels.
Rappelez les hypothèses.
\(H_{0}\): \(late_{\text{expensive}} - late_{\text{reasonable}} = 0\)
\(H_{A}\): \(late_{\text{expensive}} - late_{\text{reasonable}} > 0\)
late_shipments est disponible, contenant la colonne freight_cost_group. numpy et pandas ont été chargés sous leurs alias standards, et proportions_ztest a été chargé à partir de statsmodels.stats.proportion.
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Tests d'hypothèses en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Count the late column values for each freight_cost_group
late_by_freight_cost_group = ____
# Print the counts
print(late_by_freight_cost_group)