# 1. Мета роботи

**Навчитися обчислювати описові характеристики вибірки (середнє, медіану, моду,
квартилі, міжквартильний розмах) та будувати довірчі інтервали для математичного
сподівання і дисперсії за заданим рівнем значущості; і реалізувати побудову
довірчих інтервалів програмою, що читає значення експерименту з файлу CSV.**

Виконавши роботу, студент повинен уміти:

- **обчислювати характеристики центру** вибірки — вибіркове середнє $\bar{x}$,
  **медіану** та **моду** — і свідомо обирати доречну з них (зокрема для скошених
  даних та за наявності викидів);
- **обчислювати квантилі та квартилі** $Q_1, Q_2, Q_3$, **міжквартильний розмах**
  $\mathrm{IQR} = Q_3 - Q_1$ і виявляти викиди за правилом $1.5\,\mathrm{IQR}$;
- **обчислювати незміщену вибіркову дисперсію** $s^2$ (ділення на $n - 1$) та
  розуміти роль **ступенів свободи**;
- **будувати довірчий інтервал для математичного сподівання** при невідомій $\sigma$
  за розподілом Стьюдента: $\bar{x} \pm t_{\alpha/2,\,n-1}\,s/\sqrt{n}$;
- **будувати довірчий інтервал для дисперсії** за розподілом $\chi^2$;
- **знаходити критичні значення** $t_{\alpha/2,\,n-1}$ і $\chi^2_{\alpha/2,\,n-1}$,
  $\chi^2_{1-\alpha/2,\,n-1}$ за таблицями або бібліотекою (`scipy.stats`);
- **реалізувати** побудову довірчих інтервалів у вигляді програми, що приймає файл
  CSV зі значеннями та рівень значущості $\alpha$ ззовні.

Робота закріплює [Лекцію 3 — Статистичний аналіз, візуалізація даних та довірчі
інтервали](../../Lectures/DA-L03.md). Уся потрібна теорія повторена в
самодостатньому вигляді в [методичних вказівках](2method.md).