import pandas as pd
from scipy.stats import ttest_1samp
# Conjunto de dados Techsafe
df_techsafe = pd.DataFrame({'porcentagem_compressao': [21.99342831, 20.7234714 , 22.29537708, 24.04605971,
20.53169325, 20.53172609, 24.15842563, 22.53486946,
20.06105123, 22.08512009, 20.07316461, 20.06854049,
21.48392454, 17.17343951, 17.55016433, 19.87542494,
18.97433776, 21.62849467, 19.18395185, 18.1753926,
23.93129754, 20.5484474 , 21.13505641, 18.15050363,
19.91123455]})
#Formule uma hipótese para o caso da Techsafe.
hipotese_nula = 20
#hipótese alternativa > 20
#Calcule a média amostral dos dados
media_amostral = df_techsafe['porcentagem_compressao'].mean()
print(f'A média amostral é: {media_amostral}')
A média amostral é: 20.6729838832
#Estabeleça um nível de confiança para o problema e calcule o nível de significância.
nivel_confianca = 0.95
nivel_significancia = 1 - nivel_confianca
#Utilize o Teste t para calcular o valor da estatística t e o p-valor
# para o problema da Techsasfe, mostre os dados.
stats, p_valor = ttest_1samp(
df_techsafe['porcentagem_compressao'],
hipotese_nula,
alternative = 'greater'
)
print(f'Stats: {stats}, p_valor: {p_valor}')
Stats: 1.7588775656761988, p_valor: 0.04567200091129675
#Pelos resultados anteriores, a hipótese nula formulada é rejeitada ou não rejeitada?
# Explique o que justifica sua decisão.
if p_valor < nivel_significancia:
conclusao = "Rejeitar a hipótese nula"
else:
conclusao = "Não rejeita a hipótese nula"
print(conclusao)
'Rejeitar a hipótese nula'
