<jupyter_start><jupyter_text>Постройте 95% доверительный интервал для средней годовой смертности в больших городах. Чему равна его нижняя граница? Округлите ответ до 4 знаков после десятичной точки.<jupyter_code>round(_tconfint_generic(data['mortality'].mean(),
                  data['mortality'].std(ddof=1) / np.sqrt(data.shape[0]), data.shape[0]-1,
                  0.05, 'two-sided')[0],4)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>На данных из предыдущего вопроса постройте 95% доверительный интервал для средней годовой смертности по всем южным городам. Чему равна его верхняя граница? Округлите ответ до 4 знаков после десятичной точки.<jupyter_code>round(_tconfint_generic(data[data['location'] == 'South']['mortality'].mean(),
                  data[data['location'] == 'South']['mortality'].std(ddof=1)/np.sqrt(data[data['location'] == 'South'].shape[0]),
                  data[data['location'] == 'South'].shape[0]-1,
                  0.05, 'two-sided')[1],4)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>На тех же данных постройте 95% доверительный интервал для средней годовой смертности по всем северным городам. Пересекается ли этот интервал с предыдущим? Как вы думаете, какой из этого можно сделать вывод?<jupyter_code>_zconfint_generic(data[data['location'] == 'North']['mortality'].mean(),
                  data[data['location'] == 'North']['mortality'].std(ddof=1),
                  0.05, 'two-sided')<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.1407967032967033, 'fraction_numerical': 0.020604395604395604, 'mean_word_length': 4.582375478927203, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 13, '<?xml version=': 0, '>': 13, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '3', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '150560', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 547, 'n_tokens_neox': 578, 'n_words': 101, 'path': 'stats for data analysis/week1/test_task_1.ipynb', 'repo_name': 'etomoscow/mipt-yandex-ml-course', 'size': '1456'}