Bruk Python på S2-pensum: normalfordeling og regresjonsanalyse.
Faglig kvalitetssikret av lærere og toppstudenter · Følger læreplanen (LK20) · Sist oppdatert 2026-09-06
To kapitler: normalfordeling med SciPy og regresjonsanalyse.
Du regner sannsynligheter i normalfordelingen uten tabell, finner grenseverdier for gitte sannsynligheter, og tilpasser lineære modeller til data.
SciPy gir deg både kumulativ sannsynlighet og den inverse. Det betyr at du kan svare på begge spørsmålstypene som kommer på eksamen: «hvor sannsynlig er en verdi under 70?» og «hvilken verdi har 5 % over seg?»
Bruk det som kontroll når du har regnet for hånd i del 1 — to metoder som gir samme svar er et sterkt argument i besvarelsen.
Python finner alltid en modell. Den sier ikke om modellen er riktig. Kommenter alltid hvor godt den passer, og hvor langt utenfor dataene den kan brukes — det er der forskjellen mellom 4 og 6 ligger.
Nei, SciPy gir både kumulativ sannsynlighet og den inverse. Men du må fortsatt kunne lese en tabell i del 1 uten hjelpemidler.
Se på hvor godt kurven følger punktene, og vurder om modellen gir mening utenfor dataområdet. Python finner alltid en modell — den sier ikke om den er riktig.
Ja, og det er ofte raskere. Men hele kjeden må skrives: nullhypotese, signifikansnivå, utregning og konklusjon i klartekst.