दो आबादियों के औसत में अंतर है या नहीं, यह जाँचने के लिए जो हाइपोथेसिस टेस्ट किया जाता है, वह Chapter 1 में देखे गए z-scores से अलग प्रकार का टेस्ट स्टैटिस्टिक उपयोग करता है। इसे "t" कहा जाता है, और इसे प्रत्येक सैंपल से तीन मान लेकर नीचे दिए गए समीकरण से निकाला जा सकता है।

$$ t = \dfrac{(\bar{x}_{\text{child}} - \bar{x}_{\text{adult}})}{\sqrt{\dfrac{s_{\text{child}}^2}{n_{\text{child}}} + \dfrac{s_{\text{adult}}^2}{n_{\text{adult}}}}} $$

यह पता लगाने की कोशिश करते हुए कि कुछ शिपमेंट्स लेट क्यों हैं, आप यह सोच सकते हैं कि जो शिपमेंट समय पर पहुँचे, उनका वज़न लेट शिपमेंट्स के वज़न से क्या कम है। late_shipments डेटासेट को दो समूहों में बाँटा गया है: "yes" समूह, जहाँ late == "Yes", और "no" समूह, जहाँ late == "No"। शिपमेंट का वज़न weight_kilograms वैरिएबल में दिया है।

दोनों समूहों के सैंपल औसत xbar_no और xbar_yes के रूप में उपलब्ध हैं। सैंपल स्टैंडर्ड डिविएशन s_no और s_yes हैं। सैंपल साइज़ n_no और n_yes हैं। numpy भी np नाम से लोड है।

t-सांख्यिकी से p-मूल्य की गणना

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