proportions_ztest() для двух выборок
Вычисление p-значения вручную требует немало усилий. Несмотря на то что разобраться в механике расчётов полезно, в реальном анализе это нецелесообразно. Для повседневной работы удобнее использовать пакет statsmodels.
Вспомним гипотезы.
\(H_{0}\): \(late_{\text{expensive}} - late_{\text{reasonable}} = 0\)
\(H_{A}\): \(late_{\text{expensive}} - late_{\text{reasonable}} > 0\)
Доступен набор данных late_shipments, содержащий столбец freight_cost_group. Библиотеки numpy и pandas загружены под стандартными псевдонимами, а функция proportions_ztest импортирована из statsmodels.stats.proportion.
Это упражнение является частью курса
Проверка гипотез в Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Count the late column values for each freight_cost_group
late_by_freight_cost_group = ____
# Print the counts
print(late_by_freight_cost_group)