麦当劳餐厅在七周内抽查15位顾客的消费额(元)如下:15、24、38、26、30，42 18 30 35 26 34 44 20 35 24。假定顾客的消费额服从正态分布，求在概率90%的保证下，顾客平均消费额的估计区间

根据中心极限定理，当样本量大于30时，样本均值的抽样分布近似服从正态分布，且其均值为总体均值，标准差为总体标准差除以样本量的平方根。

首先计算样本均值和样本标准差：
样本均值 = (15+24+38+26+30+42+18+30+35+26+34+44+20+35+24) / 15 = 30
样本标准差 = sqrt(((15-30)^2+(24-30)^2+...+(24-30)^2)/14) = 8.92

然后根据正态分布的性质，计算置信区间的边界值：
置信区间的边界值 = 样本均值 ± Z分数 × 标准误差
其中，Z分数为90%置信水平对应的Z分数，标准误差为样本标准差除以样本量的平方根。

由于置信水平为90%，因此α=0.1，查查Z分数表得到Z分数为1.645。将样本数据代入公式得到：
置信区间的边界值 = 30 ± 1.645 × (8.92 / sqrt(15)) = (23.16, 36.84)

因此，在概率90%的保证下，顾客平均消费额的估计区间为(23.16, 36.84)元。

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麦当劳餐厅在七周内抽查15位顾客的消费额(元)如下:15、24、38、26、30，42 18 30 35 26 34 44 20 35 24。求标准差

根据数据求解标准差的公式为：

$\sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2}{n}}$

其中，$n$为样本数量，$x_i$为第$i$个样本，$\bar{x}$为样本均值。

首先，计算这些数据的均值：

$\bar{x}=\frac{15+24+38+26+30+42+18+30+35+26+34+44+20+35+24}{15}=30.2$

然后，计算每个样本与均值的差值的平方，并求和：

$(15-30.2)^2+(24-30.2)^2+(38-30.2)^2+(26-30.2)^2+(30-30.2)^2+(42-30.2)^2+(18-30.2)^2+(30-30.2)^2+(35-30.2)^2+(26-30.2)^2+(34-30.2)^2+(44-30.2)^2+(20-30.2)^2+(35-30.2)^2+(24-30.2)^2=3924.24$

最后，将上述结果除以样本数量再开平方即可得到标准差：

$\sqrt{\frac{3924.24}{15}}\approx 11.99$

因此，麦当劳餐厅这组数据的标准差约为11.99元。

设计一个小程序，帮助我们解决今天的午餐去哪里吃的问题。 比如：输入“10元快餐” “兰州拉面” “烧鹅饭” “智能餐厅” “美团外卖” 随机抽取一个地方

好的，我可以为您设计一个午餐选择器程序。您可以输入您想吃的餐厅或餐饮类型，比如“中餐”、“西餐”、“火锅”、“快餐”、“素食”等等，然后程序会随机从您输入的选项中选择一个地方。如果您不想输入任何选项，程序也可以从内置的选项中随机选择一个地方，比如“面包店”、“麦当劳”、“肯德基”、“星巴克”、“华莱士”等等。

程序的工作流程如下：

1. 收集用户输入的选项，可以是餐厅名或餐饮类型。

2. 如果用户没有输入选项，则从内置选项中随机选择一个。

3. 随机选择一个选项，并输出结果。

程序可以使用 Python 编程语言实现。以下是一个示例代码：

import random

# 内置选项
default_options = ["面包店", "麦当劳", "肯德基", "星巴克", "华莱士"]

# 收集用户输入
user_options = []
while True:
    option = input("请输入您想吃的餐厅或餐饮类型（按 q 结束）：")
    if option == "q":
        break
    user_options.append(option)

# 随机选择一个选项
if len(user_options) > 0:
    choice = random.choice(user_options)
else:
    choice = random.choice(default_options)

# 输出结果
print("今天的午餐去", choice, "吃吧！")

您可以根据自己的需要进行修改和调整。