from scipy import stats
import numpy as np
import math

def check_hypothesis(successes1, successes2, trials1, trials2, alpha=0.01):
    # пропорция успехов в первой группе:
    p1 = successes1/trials1

    # пропорция успехов во второй группе:
    p2 = successes2/trials2

    # пропорция успехов в комбинированном датасете:
    p_combined = (successes1 + successes2) / (trials1 + trials2)

    # разница пропорций в датасетах
    difference = p1 - p2

    # считаем статистику в ст.отклонениях стандартного нормального распределения
    z_value = difference / math.sqrt(p_combined * (1 - p_combined) * (1/trials1 + 1/trials2))

    # задаем стандартное нормальное распределение (среднее 0, ст.отклонение 1)
    distr = stats.norm(0, 1)

    # считаем статистику в ст.отклонениях стандартного нормального распределения
    z_value = difference / math.sqrt(p_combined * (1 - p_combined) * (1/trials1 + 1/trials2))


    p_value = (1 - distr.cdf(abs(z_value))) * 2

    print('p-значение: ', p_value)

    if (p_value < alpha):
        print("Отвергаем нулевую гипотезу: между долями есть значимая разница")
    else:
        print("Не получилось отвергнуть нулевую гипотезу, нет оснований считать доли разными")