-->

Intelligenza Artificiale

A un certo punto non fu più la biologia a dominare il destino dell'uomo, ma il prodotto del suo cervello: la cultura.
Cosicché: "Le uniche leggi della materia sono quelle che la nostra mente deve architettare e le uniche leggi della mente sono architettate per essa dalla materia".
JAMES CLERK MAXWELL

Test Ipotesi


Python per il Test delle Ipotesi

Python per il Test delle Ipotesi

Vuoi verificare la durata media delle batterie con un test statistico?
Puoi usare Python.


import numpy as np
import scipy.stats as stats

# Generiamo un campione casuale di 30 batterie con durata media attorno a 10 ore
np.random.seed(42)  # Per ripetibilità del test
campione = np.random.normal(loc=10, scale=0.5, size=30)  # Media=10, Dev.Std=0.5

# Media ipotizzata (H0: durata media = 10 ore)
mu_0 = 10

# Test t per campioni singoli
t_stat, p_value = stats.ttest_1samp(campione, mu_0)

# Stampiamo i risultati
print(f"Statistiche del Test: t = {t_stat:.4f}, p-value = {p_value:.4f}")

# Decisione
alpha = 0.05  # Livello di significatività

if p_value < alpha:
    print("Rifiutiamo l'ipotesi nulla: la durata media delle batterie è diversa da 10 ore.")
else:
    print("Non possiamo rifiutare l'ipotesi nulla: la durata media delle batterie potrebbe essere 10 ore.")

Interpretare i risultati


- Se il p-value < 0.05, allora la durata media è significativamente diversa da 10 ore.
- Se il p-value > 0.05, non ci sono prove sufficienti** per affermare che la durata sia diversa.

Conclusione

Il test delle ipotesi è uno strumento fondamentale per verificare se un campione è rappresentativo di una popolazione.

Passaggi chiave

1.Selezionare un campione casuale rappresentativo.
2.Formulare le ipotesi (H₀ e H₁).
3.Scegliere il livello di significatività.
4.Eseguire il test t e calcolare il p-value.
5.Prendere una decisione basata sul p-value.

Prova il codice su Google Colab e verifica i tuoi dati con un test statistico!