2標本のための prop_test()

p値を手計算するのは手間がかかりました。計算の仕組みを理解するには有用ですが、実務の分析では現実的ではありません。日常的には、infer パッケージを使うのがよいでしょう。

仮説を思い出しましょう。

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

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

late_shipments が利用可能で、infer は読み込まれています。

late_shipments データセットを使い、prop_test() で上記の仮説に適した比率の検定を行ってください。

late と freight_cost_group の関係を仮説として指定します。
運賃コストグループの order を設定します。
late の success 値と、alternative 仮説の種類を指定します。
Yates の連続性補正は使用しないでください。