proportions_ztest() dla dwóch próbek
Ręczne obliczanie wartości p wymagało sporo wysiłku – choć warto wiedzieć, jak działają te obliczenia, w praktycznych analizach takie podejście jest niepraktyczne. Na co dzień lepiej korzystać z pakietu statsmodels.
Przypomnij sobie hipotezy.
\(H_{0}\): \(late_{\text{expensive}} - late_{\text{reasonable}} = 0\)
\(H_{A}\): \(late_{\text{expensive}} - late_{\text{reasonable}} > 0\)
Dostępny jest zbiór danych late_shipments zawierający kolumnę freight_cost_group. Biblioteki numpy i pandas zostały załadowane pod standardowymi aliasami, a funkcja proportions_ztest została zaimportowana z statsmodels.stats.proportion.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Testowanie hipotez w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Count the late column values for each freight_cost_group
late_by_freight_cost_group = ____
# Print the counts
print(late_by_freight_cost_group)