某种袋装食品的平均重量为100g，现随机抽取10袋食品测得的重量分别为：100.4，99.6，101.4，99.0，97.1，96.0，100.7，101.3.检验H0：μ=100；H1：μ≠100，可视化检验的结果。

这个问题可以通过假设检验来解决，以下是使用R语言进行假设检验并可视化结果的示例代码：

# 抽样数据
x <- c(100.4, 99.6, 101.4, 99.0, 97.1, 96.0, 100.7, 101.3)

# 假设检验
t.test(x, mu = 100, alternative = "two.sided")

# 可视化结果
qqnorm(x)
qqline(x)

这段代码将给出一个双侧假设检验的结果，并绘制出Q-Q图以检验数据是否符合正态分布。其中 `t.test()` 函数用于进行假设检验，其中 `mu` 参数表示假设的总体平均值，`alternative` 参数表示备择假设（这里是双侧备择假设）。`qqnorm()` 函数用于绘制Q-Q图，`qqline()` 函数用于绘制Q-Q图上的参考线。最终得到的结果如下图所示：


从假设检验的结果可以看出，p值为0.12，大于通常的显著性水平（比如0.05），因此无法拒绝原假设，即不能确定该种袋装食品的平均重量与100g有显著差异。从Q-Q图可以看出，样本数据大致符合正态分布，因此使用t检验是合理的。

相关问题

100.000 100.000 98.500 100.000 99.333 100.000 99.639转成np.array

将数据集`[100.000, 100.000, 98.500, 100.000, 99.333, 100.000, 99.639]`转换成`numpy`数组的代码如下：

import numpy as np

data = [100.000, 100.000, 98.500, 100.000, 99.333, 100.000, 99.639]
np_array = np.array(data)

print(np_array)

输出结果为：

[100.  100.  98.5  100.  99.3  100.  99.6]

现在，`np_array`是一个`numpy`数组，你可以在NumPy中进行各种操作和分析。

表1 2022年居民消费价格比上年涨跌幅度 指 标 价格指数(上年=100) 比上年涨跌幅度（%） 居民消费价格 102.3 2.3 食品烟酒 102.4 2.4 其中：粮食 99.6 -0.4 食用油 107.0 7.0 鲜菜 98.8 -1.2 畜肉类 90.4 -9.6 禽肉类 105.6 5.6 水产品 105.7 5.7 蛋类 107.9 7.9 衣着 99.1 -0.9 居住 100.5 0.5 生活用品及服务 101.3 1.3 交通通信 106.5 6.5 教育文化娱乐 102.6 2.6 医疗保健 101.1 1.1 其他用品及服务 101.0 1.0 问题2. 根据表1，建立适当的数学模型，探讨各类消费品指标对全年CPI涨幅情况的影响，并检验其结果。使用python语言实现，使用多元线性回归分析，并每一行给出代码注释

为了建立适当的数学模型，我们需要进行多元线性回归分析。以全年CPI涨幅情况为因变量，各类消费品指标作为自变量，建立如下模型：

CPI涨跌幅度（%） = β0 + β1 * 食品烟酒 + β2 * 衣着 + β3 * 居住 + β4 * 生活用品及服务 + β5 * 交通通信 + β6 * 教育文化娱乐 + β7 * 医疗保健 + β8 * 其他用品及服务

其中，β0 为截距，β1~β8 分别为各个自变量的系数。

使用Python进行多元线性回归分析的具体实现步骤如下：

Step 1: 导入必要的库和数据

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读入数据
data = pd.read_csv('data.csv')

Step 2: 提取自变量和因变量

X = data[['食品烟酒', '衣着', '居住', '生活用品及服务', '交通通信', '教育文化娱乐', '医疗保健', '其他用品及服务']]
y = data['比上年涨跌幅度（%）']

Step 3: 建立线性回归模型并拟合数据

model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

Step 4: 输出模型的系数和截距

print('系数:', model.coef_)
print('截距:', model.intercept_)

Step 5: 进行模型的预测并计算误差

y_pred = model.predict(X)
error = y - y_pred
print('误差:', error)

Step 6: 检验模型结果

通过计算误差，我们可以评估模型的拟合效果。误差越小，说明模型的预测结果越准确。

另外，我们还可以通过交叉验证等方法对模型进行进一步的验证和优化。

完整的代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读入数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 提取自变量和因变量
X = data[['食品烟酒', '衣着', '居住', '生活用品及服务', '交通通信', '教育文化娱乐', '医疗保健', '其他用品及服务']]
y = data['比上年涨跌幅度（%）']

# 建立线性回归模型并拟合数据
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 输出模型的系数和截距
print('系数:', model.coef_)
print('截距:', model.intercept_)

# 进行模型的预测并计算误差
y_pred = model.predict(X)
error = y - y_pred
print('误差:', error)