Несколько способов решения задач на оценку данных с помощью Python:

• Расчёт описательной статистики. 3 Для этого можно использовать библиотеку Pandas, которая включает метод describe. 1
• Проверка на нормальность. 1 Для этого можно применить Python-библиотеку scipy с модулем stats. 1 Модуль поддерживает большой диапазон статистических функций, в том числе критерий Шапиро-Уилк для проверки нормального распределения данных. 1
• Оценка уровня статистической значимости (t-тест). 1 Он решает задачу доказательства наличия различий средних значений количественной переменной в случае, когда имеются лишь две сравниваемые группы. 1 Модуль stats Python-библиотеки scipy предоставляет t-тест, но проводить его стоит только в случае нормального распределения анализируемых данных. 1
• Анализ числовых данных с помощью NumPy. 2 Библиотека предоставляет множество математических функций для выполнения различных операций, таких как среднее значение, медиана, стандартное отклонение. 3
• Работа с табличными данными и временными рядами с помощью Pandas. 3 Библиотека предоставляет множество функций для анализа и обработки данных, включая статистический анализ. 3