-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
Copy path10.1.py
30 lines (22 loc) · 1.81 KB
/
10.1.py
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
# Провести дисперсионный анализ для определения того, есть ли различия среднего роста среди взрослых футболистов, хоккеистов и
# штангистов. Даны значения роста в трех группах случайно выбранных спортсменов:
# Футболисты: 173, 175, 180, 178, 177, 185, 183, 182.
# Хоккеисты: 177, 179, 180, 188, 177, 172, 171, 184, 180. Штангисты: 172, 173, 169, 177, 166, 180, 178, 177, 172, 166, 170.
import numpy as np
from scipy.stats import f_oneway
# Данные роста для каждой группы спортсменов
football_players = np.array([173, 175, 180, 178, 177, 185, 183, 182])
hockey_players = np.array([177, 179, 180, 188, 177, 172, 171, 184, 180])
weightlifters = np.array([172, 173, 169, 177, 166, 180, 178, 177, 172, 166, 170])
# Проведение дисперсионного анализа
f_statistic, p_value = f_oneway(football_players, hockey_players, weightlifters)
# Вывод результатов
print("F-статистика:", f_statistic)
print("p-значение:", p_value)
# Уровень значимости (alpha) - выбирается на усмотрение исследователя
alpha = 0.05
# Сравнение p-значения с уровнем значимости для принятия решения
if p_value < alpha:
print("Отвергаем нулевую гипотезу: Средние значения роста различаются в зависимости от вида спорта.")
else:
print("Не отвергаем нулевую гипотезу: Нет статистически значимых различий в среднем росте.")