АД/Laboratory/Laboratory4/main
Raw

Лабораторна робота 4. Перевірка статистичних гіпотез

Четверта лабораторна робота курсу «Аналітика даних». Спершу в аудиторії ви перевіряєте «руками» три класичні гіпотези — про математичне сподівання (t-критерій), про рівність двох дисперсій (F-критерій Фішера) та про рівність двох середніх (t-критерій з об’єднаною дисперсією), — щоразу обчислюючи спостережену статистику й критичне значення та ухвалюючи рішення. Потім удома реалізуєте програмою повний ланцюжок порівняння двох вибірок: спочатку F-критерій рівності дисперсій, а за його результатом — критерій рівності середніх. Робота закріплює Лекцію 4.

Коротко про роботу

Тема Перевірка гіпотез: t-критерій про середнє, F-критерій рівності дисперсій, t-критерій рівності середніх (об’єднана дисперсія), критерій Уелча
Передумова Лекція 4. Перевірка статистичних гіпотез
Аудиторна частина Три задачі з розв’язаннями: t-критерій про μ\mu; F-критерій σ12=σ22\sigma_1^2 = \sigma_2^2; t-критерій μ1=μ2\mu_1 = \mu_2
Домашня частина Програма: дві вибірки → F-критерій дисперсій, за результатом — критерій рівності середніх
Оцінювання три рівні: базовий 60–74 / середній 75–89 / високий 90–100

Зміст

№ Частина Файл
1 Мета роботи 1purpose.md
2 Методичні вказівки (теорія + демонстраційний приклад) 2method.md
3 Аудиторні задачі з розв’язаннями 3classroom.md
4 Домашнє завдання (програма) 4task.md
5 Зміст звіту 5report.md
6 Контрольні запитання 6questions.md

Домовленості

  • Дві частини. Аудиторні задачі (3classroom.md) розбирають спільно «руками» — з них ви розумієте, які саме статистики й критичні значення обчислює програма. Домашнє завдання (4task.md) — самостійна реалізація ланцюжка «F-критерій → критерій середніх».
  • Незміщена дисперсія. Скрізь у роботі вибіркову дисперсію беруть незміщеною (ділення на n−1n-1) — саме вона входить у t-, F- і χ2\chi^2-статистики.
  • Рівень значущості. За замовчуванням α=0.05\alpha = 0.05; на високому рівні домашнього завдання α\alpha задають ззовні (параметром).
  • Критичні значення. У розв’язаннях їх наведено з scipy.stats (t.ppf, f.ppf) — тим самим інструментом, що заміняє статистичні таблиці. Бібліотечні функції (scipy.stats.ttest_ind, f, t) дозволені лише для перевірки власної реалізації формул.
  • Мова програмування — на вибір. Стандартні бібліотеки для читання CSV дозволені.

Підсумок

Перевірка гіпотез перетворює вибіркові дані на рішення: чи узгоджуються вони з припущенням про генеральну сукупність. У цій роботі ви пройдете повний цикл для двох вибірок — від питання «однаковий у них розкид?» (F-критерій) до питання «однакове середнє?» (t-критерій), обираючи правильний варіант t-критерію залежно від того, рівні дисперсії чи ні (об’єднана дисперсія проти критерію Уелча). Це базовий інструмент експериментальної аналітики: саме так порівнюють дві версії продукту, дві виробничі лінії чи дві групи спостережень.

Laboratory/Laboratory4/main.md · 5.2 KB · updated 2026-08-04 23:11