def z_test(trials, successes, alpha):
    p1 = successes[0]/trials[0]
    p2 = successes[1]/trials[1]
    p_combined = (successes[0] + successes[1]) / (trials[0] + trials[1])
    difference = p1 - p2
    z_value = difference / mth.sqrt(p_combined * (1 - p_combined) * (1/trials[0] + 1/trials[1]))
    distr = st.norm(0, 1)
    p_value = (1 - distr.cdf(abs(z_value))) * 2
    if p_value > alpha:
        return [True, p_value]
    else:
        return [False,p_value]

exp = [248, 246]
alpha = 0.05
trials = [int(events_pivot[events_pivot['exp_id'] == i]['Total']) for i in exp]
for event in events:
    succes = [int(events_pivot[events_pivot['exp_id'] == i][event]) for i in exp]
    result = z_test(trials, succes, alpha)
    print(f'Тест на равенство долей для групп {exp} и события {event}')
    dif_loc = round((succes[0] / trials[0] - succes[1] / trials[1]) * 100, 2)
    print(f'Метрика по данному событию отличается от комбинированнай контрольной группы на {dif_loc}%')
    print(f'Alpha={alpha}')
    print(f'P-value={result[1]}')
    if result[0]:
        print('Нет оснований считать доли неравными')
    else:
        print('Между долями есть существенная разница')
    print('-------------------------------------------')
    print('')