Teste de duas proporções

Você pode se perguntar se o valor pago pelo frete afeta o fato de a remessa estar ou não atrasada. Lembre-se de que no conjunto de dados late_shipments, o fato de a remessa estar ou não atrasada é armazenado na coluna late. Os custos de frete são armazenados na coluna freight_cost_group, e as categorias são "expensive" e "reasonable".

As hipóteses a serem testadas, com "late" correspondendo à proporção de remessas atrasadas nesse grupo, são

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

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

p_hats contém as estimativas das proporções da população (proporções amostrais) em cada freight_cost_group:

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

ns contém os tamanhos das amostras desses grupos:

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

pandas e numpy foram importados com os nomes alternativos habituais, e norm foi disponibilizado a partir de scipy.stats.