Дано: массив delivery_times -- 100 значений (время доставки в минутах). Постройте 95% доверительный интервал для среднего времени доставки на основе t-распределения (степени свободы = n-1, центр -- выборочное среднее, масштаб -- SEM). Сохраните dict {"mean": round(2), "sem": round(2), "ci_lower": round(2), "ci_upper": round(2)} в `result`.
confidence_interval sem t_distribution
Задача «Доверительный интервал для среднего» учит применять статистику и научные методы через scipy. Такие задачи дают на собеседованиях в Самокат и других IT-компаниях. Уровень лёгкий — база, которую ждут от любого аналитика на Python.
Сначала разбери условие и формат входа-выхода, прикинь крайние случаи (пустой ввод, дубли, NaN). Затем выбери структуру данных и собери решение по шагам — начни с простого рабочего варианта, потом оптимизируй сложность. Код пишешь и запускаешь прямо в браузере: Python-тренажёр исполняет его через Pyodide (pandas, numpy, scipy) и проверяет результат автоматически.
На собеседовании по Python для аналитика ценят чистый читаемый код, корректную обработку крайних случаев (пустой ввод, дубли, None) и умение вслух оценить сложность по времени и памяти. Часто просят не просто решить, а разобрать альтернативные подходы и показать, где наивное решение сломается на большом объёме данных.
Прокачать Python для аналитики — бесплатный курс «Pandas с нуля» и Python-тренажёр.
Открыть задачу в тренажёре → ← Все Python-задачи