# 1. Мета роботи

**Навчитися перевіряти статистичні гіпотези за вибірковими даними — формулювати
$H_0$ і $H_1$, обчислювати спостережену статистику критерію та критичне значення,
ухвалювати рішення — на прикладі гіпотез про математичне сподівання, про рівність
двох дисперсій (F-критерій) та про рівність двох середніх; і реалізувати програмою
повний ланцюжок порівняння двох вибірок.**

Виконавши роботу, студент повинен уміти:

- **формулювати** основну $H_0$ й альтернативну $H_1$ гіпотези та обирати
  одно- чи двобічну критичну область;
- **перевіряти гіпотезу про математичне сподівання** при невідомій дисперсії
  ($t$-критерій, $\text{df} = n-1$);
- **перевіряти рівність двох дисперсій** $F$-критерієм Фішера
  ($F = s_{\max}^2/s_{\min}^2$) і правильно визначати ступені свободи;
- **перевіряти рівність двох середніх** — з **об'єднаною** дисперсією, коли
  дисперсії рівні, та **критерієм Уелча**, коли різні;
- **знаходити критичні значення** розподілів Стьюдента та Фішера
  (`t.ppf`, `f.ppf`) і зіставляти з ними спостережену статистику;
- **реалізувати** програму, що отримує дві вибірки, перевіряє рівність дисперсій, а
  за результатом — рівність середніх, і виводить рішення (а на високому рівні — і
  статистики, критичні значення та p-значення).

Робота закріплює [Лекцію 4 — Перевірка статистичних гіпотез](../../Lectures/DA-L04.md).
Уся потрібна теорія повторена в самодостатньому вигляді в
[методичних вказівках](2method.md).