İki oranın testi

Navlun için ödenen tutarın, gönderinin geç kalıp kalmamasını etkileyip etkilemediğini merak ediyor olabilirsin. late_shipments veri kümesinde, gönderinin geç olup olmadığı late sütununda tutuluyor. Navlun maliyetleri freight_cost_group sütununda yer alıyor ve kategoriler "expensive" ve "reasonable".

Test edilecek hipotezler, burada "late" ilgili grubun geç gönderi oranını ifade ediyor:

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

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

p_hats, her bir freight_cost_group için anakitle oranı tahminlerini (örneklem oranlarını) içerir:

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

ns, bu grupların örneklem büyüklüklerini içerir:

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

pandas ve numpy alışıldık kısaltmalarıyla içe aktarıldı ve scipy.stats içinden norm hazır durumda.