De t para p

Anteriormente, você calculou a estatística de teste no problema de duas amostras para investigar se o peso médio das remessas é menor nas remessas que não estavam atrasadas (late == "No") em comparação com as remessas que estavam atrasadas (late == "Yes"). Para tomar decisões sobre isso, você precisa transformar a estatística de teste com uma função de distribuição acumulada para obter um valor p.

Lembre-se das hipóteses:

\(H_{0}\): o peso médio das remessas que não estavam atrasadas é o mesmo que o peso médio das remessas que estavam atrasadas.

\(H_{A}\): o peso médio das remessas que não estavam atrasadas é menor do que o peso médio das remessas que estavam atrasadas.

A estatística do teste, t_stat, está disponível, assim como o tamanho das amostras de cada grupo, n_no e n_yes. Use um nível de significância alpha = 0.05.

t também foi importado de scipy.stats.