Summary  
This chapter introduces pattern matching as a way to dispatch inputs to the correct function implementation based on their shape or value, enabling concise and expressive branching logic.  

General domain of usage  
Data processing

Bygg et solid grunnlag i statistikk ved hjelp av Python. Lær essensielle statistiske konsepter og anvend dem gjennom NumPy og pandas. Gå fra grunnleggende mål som gjennomsnitt og varians til hypotesetesting, konfidensintervaller og datadrevne innsikter med praktiske øvelser.

Utforsk sentrale statistiske prinsipper, inkludert datatyper, mål på sentraltendens og viktige forskjeller mellom utvalg og populasjoner.

Lær å beregne og tolke gjennomsnitt, median og modus ved bruk av Python. Øv på disse operasjonene med pandas for å analysere ekte datasett.

Forstå hvordan varians og standardavvik måler spredningen i data. Lær å beregne begge deler manuelt og ved hjelp av Python-verktøy.

Utforsk hvordan kovarians og korrelasjon beskriver forholdet mellom variabler. Øv på å beregne og sammenligne begge målene i Python.

Behersk konfidensintervaller for å estimere populasjonsparametere. Bruk NumPy, pandas og visualiseringsbiblioteker for å beregne og tolke intervaller med reelle data.

Lær det grunnleggende om hypotesetesting og t-test. Forstå hvordan du designer, utfører og tolker tester ved bruk av Python for å støtte datadrevne beslutninger.

Matche Funksjonene

Matche Funksjonene