proportions_ztest() для двох вибірок
Обчислення p-значення вручну потребувало чимало зусиль, тож, хоча корисно розуміти, як працюють обчислення, робити це в реальному аналізі непрактично. Для щоденної роботи краще використовувати пакет statsmodels.
Згадайте гіпотези.
\(H_{0}\): \(late_{\text{expensive}} - late_{\text{reasonable}} = 0\)
\(H_{A}\): \(late_{\text{expensive}} - late_{\text{reasonable}} > 0\)
Доступний датафрейм late_shipments, який містить стовпець freight_cost_group. numpy і pandas завантажено під стандартними псевдонімами, а proportions_ztest імпортовано з statsmodels.stats.proportion.
Ця вправа є частиною курсу
Тестування гіпотез у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Count the late column values for each freight_cost_group
late_by_freight_cost_group = ____
# Print the counts
print(late_by_freight_cost_group)