{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 🗎 Сравнение выборок"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {
    "tags": [
     "remove-input"
    ]
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/markdown": [
       "<div class=\"admonition note\">\n",
       "<p class=\"admonition-title\">О среде выполнения </p>\n",
       "<p> \n",
       "    Данная расчётно-графическая работа выполняется в <a href=i_sreda.html>программной среде Jupyter Notebook</a>.\n",
       "Если у Вас на компьютере нет установленной вычислительной среды, см. \n",
       "  <a href=i_sredaonline.html>Выполнение расчетно-графических работ онлайн</a>.\n",
       "</p>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "<IPython.core.display.Markdown object>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "from IPython.display import display, Markdown\n",
    "display(Markdown(open('_prew.md', 'r', encoding='utf-8').read()))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "В этой работе Вы должны продемонстрировать умение сравнивать выборки, в которых распределение данных близко к нормальному.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "**Задание**: представить отчет о сравнении нескольких выборок, различающихся по 1-2 условиям."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "В качестве уникального для каждого студента источника данных предлагается использовать результаты самотестирования с помощью теста \"[Баланс внимания](w_data1)\". \n",
    "\n",
    "На основании навыков, полученных в ходе практических занятий, необходимо:\n",
    "\n",
    "1. Обработать данные с помощью освоенных методик.\n",
    "2. Сформировать отчет с иллюстрациями."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Поощряется использование данных из собственного научного проекта.\n",
    "При использовании собственных данных необходимо проконсультироваться с преподавателем по поводу соответствия требованиям к работе."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Требования к данным\n",
    "\n",
    "1. Две подвыборки с количеством значений 15-30 в каждой.\n",
    "2. Данные должны иметь четкую центральную тенденцию (группироваться вокруг среднего).\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Требования к отчету\n",
    "В отчете должны быть:\n",
    "1. Указание на источник данных с описанием условий получения.\n",
    "2. Визуализация ранговых показателей двух выборок (ящики с усами или подобные иллюстрации)\n",
    "3. Расчет достоверности различий (тест Стьюдента) вручную и с использованием библиотек.\n",
    "\n",
    "Все этапы расчетов должны сопровождаться наглядными иллюстрациями с подписями.\n",
    "\n",
    "Описывайте все полученные значения и рисунки с той степенью подробности, чтобы  читателю отчета было понятно, как и почему проводится анализ. Если какие-то сведения кажутся Вам само собой разумеющимися, то такую информацию можно опустить.\n",
    "\n",
    "При выполнении работы используйте образцы кода из блокнотов. Откройте все блокноты-доноры, сориентируйтесь какие задачи решаются в них и выберите только те фрагменты кода, которые нужны Вам для Вашей задачи."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Шаблон отчета\n",
    "\n",
    "В качестве шаблона для отчета рекомендуется использовать блокнот, в котором уже задана структура из заголовков. Сохраните блокнот под именем `granada_Familia.ipynb`.\n",
    "Перед сдачей удалите всё лишнее.\n",
    "\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### Источник данных"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Я использовал данные, полученные ..."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### Визуализация данных"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# рисунок"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "На рисунке видно..."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### Сравнение двух выборок\n",
    "\n",
    "Для сравнения выборок использовал тест Стьюдента ..."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# import ..."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Сравнение выборок показало..."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {
    "tags": [
     "remove-input"
    ]
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/markdown": [
       "В конце отчета по расчётно-графической работе обязательно сделайте вывод.\n",
       "\n",
       "1. Основной результат. Прежде всего в выводе должен прозвучать ответ на поставленный вопрос.\n",
       "Что было целью работы, то и должно быть указано в выводе с конкретным числовым результатом.\n",
       "\n",
       "2. Ограничения данной работы. Если в ходе работе были выявлены новые обстоятельства, которые привели к изменению хода работы, к ошибкам, к необходимости переосмысления возможности ее выполнения, то эти соображения надо изложить во вторую очередь. \n",
       "\n",
       "3. Педагогические и эмоциональные замечания. Поскольку эта работа учебная, то можно поделиться впечатлениями от самого процесса решения задачи. Что было сложным, что особенно понравилось, что оказалось удивительным и неожиданным."
      ],
      "text/plain": [
       "<IPython.core.display.Markdown object>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "from IPython.display import display, Markdown\n",
    "display(Markdown(open('_postw.md', 'r', encoding='utf-8').read()))"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.9.7"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 4
}