从‘奶茶重量’到‘排队时间’：用贾俊平《统计学》第七章原理解读5个真实生活数据分析案例

从‘奶茶重量’到‘排队时间’：用统计学 原理 解读5个真实生活数据分析案例

每天早晨买咖啡时，你是否注意过不同分店的排队速度差异？网购时收到的商品重量是否与标注一致？这些看似琐碎的生活细节，背后都藏着统计学的智慧。本文将用五个真实场景，带你理解如何用数据思维 解决 日常问题。

1. 奶茶店的分量之谜：置信区间 实战

街角两家奶茶店都宣称自己的"大杯"是500ml，但消费者总觉得A店比B店给得多。为验证这一说法，我们 随机抽取 了A店30杯和B店35杯奶茶，实际测量容量如下：

构建95%置信区间：

import scipy.stats as stats

import math

n_A = 30

mean_A = 503

std_A = 8.2

ci_A = stats.norm.interval(0.95, loc=mean_A, scale=std_A/math.sqrt(n_A))

n_B = 35

mean_B = 497

std_B = 7.5

ci_B = stats.norm.interval(0.95, loc=mean_B, scale=std_B/math.sqrt(n_B))

python

注意：当样本量小于30时