Poderia pegar o valor gerado da probabilidade:
probabilidade = (0.5 + (confianca /2)) probabilidade: 0.975
Usar: norm.ppf(probabilidade)
Logo após: norm.pdf(1.959963984540054) = 0.05844506980503538
rejeitando H0 da mesma forma?
Você está vendo a versão anterior da nova experiência da Alura que estamos preparando para você. Em breve, ela ganha uma identidade visual novinha totalmente pensada em potencializar seus estudos!
Poderia pegar o valor gerado da probabilidade:
probabilidade = (0.5 + (confianca /2)) probabilidade: 0.975
Usar: norm.ppf(probabilidade)
Logo após: norm.pdf(1.959963984540054) = 0.05844506980503538
rejeitando H0 da mesma forma?
Oi, Aécio! Tudo bem por aí?
Desculpe a demora em te responder.
A função norm.pdf() indica a densidade da distribuição normal em um valor específico, representando a altura da curva do sino nesse ponto. Porém, essa densidade não ajuda diretamente a decidir se devemos rejeitar ou aceitar a hipótese nula H0 em testes estatísticos. Para tal decisão, utilizamos p-valores ou comparações com valores críticos, não a densidade em si.
Sabendo disso, como ponto de partida para rejeitar ou aceitar H0, podemos:
Utilizar a fórmula que calcula o valor crítico z: (media_amostra - media) / (desvio_padrao_amostra / np.sqrt(n));
Usar funções que realizam automaticamente o cálculo de z e do p_valor, como Ztest e DescrStatsW, abordadas na videoaula "Entendendo p_valor".
Espero que tenha ficado mais claro, Aécio!
Um abraço.