t से p तक

पिछले अभ्यास में, आपने दो-सैंपल समस्या के लिए टेस्ट स्टैटिस्टिक निकाला था: क्या उन शिपमेंट्स का औसत वज़न कम है जो लेट नहीं थे (late == "No"), उनकी तुलना में जो लेट थे (late == "Yes")? इस पर निर्णय लेने के लिए, आपको टेस्ट स्टैटिस्टिक को cumulative distribution function के साथ ट्रांसफॉर्म करना होगा ताकि p-value मिल सके.

हाइपोथेसिस याद करें:

\(H_{0}\): जो शिपमेंट्स लेट नहीं थे, उनका औसत वज़न, लेट शिपमेंट्स के औसत वज़न के बराबर है.

\(H_{A}\): जो शिपमेंट्स लेट नहीं थे, उनका औसत वज़न, लेट शिपमेंट्स के औसत वज़न से कम है.

टेस्ट स्टैटिस्टिक t_stat उपलब्ध है, और प्रत्येक समूह के sample sizes n_no और n_yes भी दिए गए हैं. alpha = 0.05 का significance level इस्तेमाल करें.

t को scipy.stats से इम्पोर्ट भी किया गया है.