Natuurlijk! Hier is een overzicht van hoe u een aangepaste statistische test kunt maken voor uw verkoopgegevens van het laatste kwartaal, inclusief een voorbeeld van een NumPy-functie. **Stap 1: Beschrijving van uw dataset en hypothese** - **Datasetstructuur:** Verkoopgegevens van het laatste kwartaal, bijvoorbeeld: - `verkopen`: een array met de verkoopaantallen per dag/week/maand - Mogelijk aanvullende variabelen zoals promoties, prijs, dag van de week, etc. - **Hypothese:** Stel dat u wilt testen of een bepaalde factor (bijvoorbeeld promotie) een significante invloed heeft op de verkoop. - **Null-hypothese (H0):** De factor heeft geen effect op de verkoop (bijvoorbeeld, promotie verandert de gemiddelde verkoop niet). - **Alternatieve hypothese (H1):** De factor heeft een effect (bijvoorbeeld, promotie verhoogt de gemiddelde verkoop). **Stap 2: Voorbereiding en overwegingen** - Zorg dat de data normaal verdeeld is of dat je een niet-parametrische test gebruikt. - Controleer op outliers en afwijkingen. - Gebruik voldoende grote steekproeven voor statistische geldigheid. **Stap 3: Een aangepaste test met NumPy** Stel dat je bijvoorbeeld de gemiddelde verkoop tijdens promotieperiodes vergelijkt met niet-promotieperiodes. Hieronder een voorbeeldfunctie die een t-test uitvoert: ```python import numpy as np def aangepaste_verkoop_test(verkoop_data, promotie_labels): """ Voert een t-test uit tussen verkoop tijdens promotie en niet-promotie. Parameters: verkoop_data (np.ndarray): array met verkoopgegevens promotie_labels (np.ndarray): boolean array, True voor promotieperiode, False anders Returns: dict: met t-waarde, p-waarde, en interpretatie """ # Groepen splitsen verkoop_promotie = verkoop_data[promotie_labels] verkoop_niet_promotie = verkoop_data[~promotie_labels] # Berekeningen n1 = len(verkoop_promotie) n2 = len(verkoop_niet_promotie) mean1 = np.mean(verkoop_promotie) mean2 = np.mean(verkoop_niet_promotie) var1 = np.var(verkoop_promotie, ddof=1) var2 = np.var(verkoop_niet_promotie, ddof=1) # Pooled standaardfout se = np.sqrt(var1/n1 + var2/n2) # t-waarde t_stat = (mean1 - mean2) / se # Vrijheidsgraden df_num = (var1/n1 + var2/n2)**2 df_den = ((var1/n1)**2) / (n1 -1) + ((var2/n2)**2) / (n2 -1) df = df_num / df_den # p-waarde (t-distributie, tweezijdig) from scipy.stats import t p_value = 2 * t.sf(np.abs(t_stat), df) # Interpretatie alpha = 0.05 significant = p_value < alpha return { 't-waarde': t_stat, 'vrijheidsgraden': df, 'p-waarde': p_value, 'significant': significant, 'interpretatie': 'Verkoop significant hoger tijdens promotie' if mean1 > mean2 and significant else 'Geen significante difference' } ``` **Stap 4: Gebruik** ```python # Voorbeelddata verkoop = np.array([/* jouw verkoopgegevens */]) promotie = np.array([/* boolean per dag/week, True als promotie */]) resultaat = aangepaste_verkoop_test(verkoop, promotie) print(resultaat) ``` **Overwegingen voor geldigheid en interpretatie:** - Controleer of de data normaal verdeeld is of dat je een niet-parametrische test (zoals Mann-Whitney) gebruikt als dat niet het geval is. - Zorg dat de steekproeven onafhankelijk zijn. - Let op dat p-waarde slechts bewijs biedt tegen de null-hypothese, niet de waarheid ervan. - Overweeg de praktische relevantie van het effect, niet alleen de statistische significantie. Heeft u specifieke details over uw dataset of hypothese? Dan kan ik een meer gerichte oplossing formuleren.

Hier is een beschrijving voor het maken van een aangepaste NumPy-functie voor uw verkoopdataset, inclusief hypothesetoetsing en interpretatie: ### Hypothese **Nulhypothese (H0):** De gemiddelde dagelijkse verkoop in het laatste kwartaal is gelijk aan een referentiewaarde (bijv. vorig kwartaal: €5000). **Alternatieve hypothese (H1):** De gemiddelde dagelijkse verkoop is ongelijk aan de referentiewaarde (tweezijdige test). ### Datasetstructuur Veronderstelde array-vorm: `[dag1_verkoop, dag2_verkoop, ..., dagN_verkoop]` (90 dagen voor een kwartaal) ### NumPy Implementatie ```python import numpy as np from scipy import stats def aangepaste_verkoop_test(verkoop_data, referentie_waarde, alpha=0.05): """ Voert een one-sample t-test uit op verkoopdata. Parameters: verkoop_data (np.array): Array met dagelijkse verkoopcijfers referentie_waarde (float): Te vergelijken historische waarde alpha (float): Significantieniveau (standaard 0.05) Returns: dict: Testresultaten en interpretatie """ # Controleer statistische geldigheid if len(verkoop_data) < 2: raise ValueError("Dataset moet minimaal 2 observaties bevatten") # Uitbijterdetectie met IQR-methode Q1 = np.percentile(verkoop_data, 25) Q3 = np.percentile(verkoop_data, 75) IQR = Q3 - Q1 uitbijters = verkoop_data[(verkoop_data < Q1 - 1.5*IQR) | (verkoop_data > Q3 + 1.5*IQR)] # Normaaliteitstoets (Shapiro-Wilk) shapiro_stat, shapiro_p = stats.shapiro(verkoop_data) # Hoofdtoets: one-sample t-test t_stat, p_waarde = stats.ttest_1samp(verkoop_data, referentie_waarde) # Effectgrootte (Cohen's d) effect_grootte = (np.mean(verkoop_data) - referentie_waarde) / np.std(verkoop_data, ddof=1) # Resultaten interpreteren significant = p_waarde < alpha conclusie = "Verwerp H0" if significant else "H0 kan niet verworpen worden" return { 't_statistiek': t_stat, 'p_waarde': p_waarde, 'significant': significant, 'effect_grootte': effect_grootte, 'steekproef_gemiddelde': np.mean(verkoop_data), 'betrouwbaarheidsinterval': stats.t.interval(0.95, len(verkoop_data)-1, loc=np.mean(verkoop_data), scale=stats.sem(verkoop_data)), 'uitbijters': uitbijters, 'normaaliteit_p': shapiro_p, 'conclusie': conclusie } # Gebruiksvoorbeeld: verkoop_kwartaal = np.array([5120, 4890, 5300, ...]) # Vul aan met 90 waarden resultaat = aangepaste_verkoop_test(verkoop_kwartaal, referentie_waarde=5000) ``` ### Interpretatiehandleiding 1. **P-waarde**: - < 0.05: Significant verschil met referentiewaarde - ≥ 0.05: Geen significant verschil 2. **Effectgrootte**: - 0.2 = Klein effect - 0.5 = Medium effect - 0.8 = Groot effect 3. **Uitbijters**: Onderzoek afwijkende waarden voor data-integriteit 4. **Normaaliteit**: Shapiro-p > 0.05 suggereert normale verdeling ### Geldigheidsoverwegingen - Check normaliteit bij kleine steekproeven (<30) - Overweeg niet-parametrische test (Wilcoxon) bij schending van aannames - Houd rekening met seizoensinvloeden in verkoopdata - Documenteer eventuele datatransformaties Deze implementatie biedt een statistisch verantwoorde basis voor uw verkoopanalyse, maar blijf kritisch op de context en beperkingen van uw specifieke dataset.