from scipy.stats import shapiro
data = [3.15, 3.2, 3.25, 3.3, 3.35, 3.4, 3.45, 3.5]
# Проверка гипотезы для уровня значимости 0.01
stat, p_value = shapiro(data)
alpha_a = 0.01
print(f'Для a = {alpha_a}:')
print(f'Statistic: {stat}, p-value: {p_value}')
if p_value > alpha_a:
print("Гипотеза о нормальном распределении не отвергается.")
else:
print("Гипотеза о нормальном распределении отвергается.")
# Проверка гипотезы для уровня значимости 0.05
alpha_b = 0.05
stat, p_value = shapiro(data)
print(f'\nДля b = {alpha_b}:')
print(f'Statistic: {stat}, p-value: {p_value}')
if p_value > alpha_b:
print("Гипотеза о нормальном распределении не отвергается.")
else:
print("Гипотеза о нормальном распределении отвергается.")
lk (3,1;3,15) nk15
lk (3,15;3,2) nk 16
lk(3,2;3,25) nk13
lk (3,25;3,3) nk 10
lk(3,3;3,35) nk12
lk (3,35;3,4) nk 8
lk (3,4;3,45) nk 12
lk (3,45;3,5) nk 14
Требуется проверить гипотезу о том, что полученые измерения имеют нормальный закон распределения. Уровень значимости принять равным а) а=0,01; б) а=0,05.