1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Projektowanie eksperymentów w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Szacowanie wymaganej liczebności próby w badaniu efektywności energetycznej

W sektorze energetycznym badacze często oceniają skuteczność nowych technologii i inicjatyw mających na celu poprawę efektywności energetycznej lub ograniczenie zużycia energii. Projektowane jest badanie porównujące wpływ dwóch środków oszczędzania energii: „inteligentnych termostatów" (Smart Thermostats) i „oświetlenia LED" (LED Lighting). Aby upewnić się, że badanie ma wystarczającą moc do wykrycia istotnej różnicy w oszczędnościach energii między tymi dwoma rozwiązaniami, przeprowadź analizę mocy.

Załadowane są: pandas as pd, numpy as np oraz from statsmodels.stats.power import TTestIndPower.

Instrukcje

100 XP
  • Utwórz obiekt klasy TTestIndPower.
  • Przeprowadź analizę mocy, aby oszacować wymaganą liczebność próby dla każdej grupy (inteligentne termostaty i oświetlenie LED), tak aby osiągnąć moc równą 0,9 – przy założeniu umiarkowanej wielkości efektu (d Cohena = 0,5), poziomu istotności alfa = 0,05 oraz równej liczności obu grup.