0% fullført
Kapittel 10.4
S2Gjennomfør komplette statistiske analyser med konfidensintervaller og hypotesetester.
I virkelige situasjoner kombinerer vi ofte flere statistiske metoder for å få en fullstendig forståelse av dataene. Dette inkluderer:
En produsent hevder at batteriene deres varer 1000 timer i gjennomsnitt. Vi tester et utvalg på 20 batterier.
En internettleverandør lover 100 Mbps nedlastingshastighet. Du måler hastigheten 15 ganger (i Mbps): `data = [95, 102, 98, 105, 93, 100, 97, 103, 99, 101, 96, 104, 98, 100, 102]`
Beregn deskriptiv statistikk (x̄, s, SE).
Lag et 95% konfidensintervall for den sanne hastigheten.
Test om den faktiske hastigheten er 100 Mbps (α = 0.05).
Hva er din konklusjon?
Sammenlign testresultater fra to klasser: Klasse A: `[78, 82, 75, 88, 80, 85, 79, 83, 81, 86]` Klasse B: `[72, 76, 70, 80, 74, 78, 73, 77, 75, 79]`
Beregn gjennomsnitt og standardavvik for begge klasser.
Lag 95% konfidensintervaller for begge.
Overlapper intervallene? Hva betyr det?
data = [4.2, 5.8, 3.9, 6.1, 4.5, 5.2, 4.8, 5.5, 3.7, 6.3,
4.9, 5.1, 4.3, 5.9, 4.6, 5.4, 4.1, 5.7]
Gjennomfør en komplett statistisk analyse:
1. Beregn all relevant deskriptiv statistikk
2. Lag et 95% konfidensintervall
3. Test om gjennomsnittlig vekttap er 5 kg
4. Skriv en kort konklusjon basert på analysene
Bruk formatet fra eksemplet i kapitlet!✓Normalfordelingen beskriver mange naturlige fenomener
✓Konfidensintervaller estimerer usikkerhet i våre estimater
✓Hypotesetesting lar oss teste påstander om populasjoner
✓Statistisk inferens kombinerer disse verktøyene til robuste analyser
Gratulerer!
Du har nå lært grunnleggende statistisk inferens og kan bruke Python til å analysere data, lage konfidensintervaller og utføre hypotesetester. Disse ferdighetene er essensielle i S2 matematikk og i mange praktiske anvendelser!