2つの比率の検定

運賃に支払った金額が配送の遅延に影響するかどうか、気になりませんか。late_shipments データセットでは、配送が遅れたかどうかは late 列に保存されています。運賃は freight_cost_group 列にあり、カテゴリは "expensive" と "reasonable" です。

ここで検定する仮説は、各グループの遅延配送の比率を "late" として、次のとおりです。

\(H_{0}\): \(late_{\text{expensive}} - late_{\text{reasonable}} = 0\)

\(H_{A}\): \(late_{\text{expensive}} - late_{\text{reasonable}} > 0\)

p_hats には、各 freight_cost_group の母比率の推定値（標本比率）が入っています。

freight_cost_group  late
expensive           Yes     0.082569
reasonable          Yes     0.035165
Name: late, dtype: float64

ns には、これらのグループの標本サイズが入っています。

freight_cost_group
expensive     545
reasonable    455
Name: late, dtype: int64

pandas と numpy は通常のエイリアスでインポート済みで、scipy.stats から norm が利用できます。