दो सैंपल्स के लिए proportions_ztest()
p-value हाथों-हाथ निकालने में काफ़ी मेहनत लगी। इसलिए भले ही गणनाएँ समझना उपयोगी है, वास्तविक दुनिया के विश्लेषण में यह व्यावहारिक नहीं होता। रोज़मर्रा के काम में statsmodels पैकेज का उपयोग करना बेहतर है.
परिकल्पनाएँ याद कीजिए.
\(H_{0}\): \(late_{\text{expensive}} - late_{\text{reasonable}} = 0\)
\(H_{A}\): \(late_{\text{expensive}} - late_{\text{reasonable}} > 0\)
late_shipments उपलब्ध है, जिसमें freight_cost_group कॉलम शामिल है। numpy और pandas उनके मानक उपनामों के साथ लोड किए गए हैं, और proportions_ztest को statsmodels.stats.proportion से लोड किया गया है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Hypothesis Testing
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Count the late column values for each freight_cost_group
late_by_freight_cost_group = ____
# Print the counts
print(late_by_freight_cost_group)