Количество яиц за декабрь и статистика

По декабрю ситуация хуже чем по ноябрю. Куры начали нести по три яйца в день. Причина мне, естественно, неизвестна. Есть масса факторов, которая могла на это повлиять.
1] Отсутствие прогулок – нездоровое состояние. Проблемы могут накапливаться по мере отдаления от лета.
2] Световой день сокращается. Весь он сейчас обеспечивается за счёт искусственного света. С середины (или начала?) декабря свет горит с 13.00 до 22.00, т.е получается 9 часов света. Вроде бы надо 12.
3] Непонятно что с линькой. Опять толком ничего не зафиксировано, но линять они, похоже, начали в октябре. 12 октября было куплен витаминный комплекс и 27 октября ещё три его упаковки. Съедают они упаковку дней за 10. Вроде бы был перерыв, когда я решила что всё. Последнюю упаковку я скормила после перерыва. Получается что ели они эти витамины последние 20 дней октября, первую и третью неделю ноября. А, может, и нет. Знала бы, что будут проблемы, лучше бы записывала.
4] 8 декабря закончился мешок стандартного корма. На заводе не было нужного и я купила по дороге первый попавшийся для несушек от года. Не вдаваясь в подробности, на мешке не написано ничего. А сам по себе корм для несушек до года (который был до этого) более калорийный (чем для несушек от года).
Когда намешано столько факторов понять что именно влияет и как сложно, но сами данные однозначно показывают, что ситуация ухудшается:

Я разбила данные за 60 дней на десятки и взяла среднее по каждой декаде. Это среднее уменьшилось с 5.5 яиц до 4.9 яиц, т.е явно стало хуже.
Интересно не только это. Пусть я не количество яиц считаю, а пытаюсь измерить длину чего-то в условиях плохой видимости и при плохом зрении. Прикладываю линейку 10 раз и записываю результат. А потом считаю, что, наверное, среднее от измеренного это и есть правильное значение. У меня не только среднее уменьшается от десятки к десятке. У меня ещё и разброс данных увеличивается. То ли у меня руки трястись начали, то ли измеряемое подпрыгивает (потому его сложно измерить и ошибок больше).
Увеличивающееся среднеквадратичное отклонение S1 показывает как раз это. Процесс стал нестабильным и количество яиц начало прыгать туда-сюда больше чем раньше.
Почему – загадка внутренней куриной природы.
У меня получены средние значения (M) и получены данные разбросов значений (S1). Значит, я могу нарисовать по всему этому нормальные распределения для всех выборок:
mu_1:=5.5:
s1_1:=0.71:
f_1:=exp(-((x-mu_1)^2)/(2*s1_1*s1_1))/(s1_1*sqrt(2*Pi)):
mu_2:=5:
s1_2:=0.94:
f_2:=exp(-((x-mu_2)^2)/(2*s1_2*s1_2))/(s1_2*sqrt(2*Pi)):
mu_3:=5.3:
s1_3:=0.67:
f_3:=exp(-((x-mu_3)^2)/(2*s1_3*s1_3))/(s1_3*sqrt(2*Pi)):
mu_4:=5.1:
s1_4:=0.88:
f_4:=exp(-((x-mu_4)^2)/(2*s1_4*s1_4))/(s1_4*sqrt(2*Pi)):
mu_5:=4.8:
s1_5:=0.92:
f_5:=exp(-((x-mu_5)^2)/(2*s1_5*s1_5))/(s1_5*sqrt(2*Pi)):
mu_6:=4.9:
s1_6:=1.29:
f_6:=exp(-((x-mu_6)^2)/(2*s1_6*s1_6))/(s1_6*sqrt(2*Pi)):
plot([f_1,f_2,f_3,f_4,f_5,f_6],x=2..10,color=[red,yellow,green,blue,magenta,black]);

… и констатировать, что с чисто эстетической точки зрения они всё очень даже ничего.
Более того, вершина (среднее) 6-ой выборки не так далеко удалена от вершины 1-й выборки чтобы зафиксировать какое-то изменение в процессе с помощью Z-оценки.
По Z-оценке можно определить вероятность, с которой может быть получена некая величина (в данном случае среднее по выборке №6) для известного распределения (в данном случае это распределение по выборке №1).
На графике так:

Вся площадь под красным графиком = 1. Вероятность случайно получить среднее из 6-й выборки – площадь заштрихованного. Она большая, т.е это весьма вероятное событие.
Возникла интересная и несколько неприятная ситуация когда я глазами ясно вижу, что что-то происходит, а математический инструмент ничего не фиксирует.

Обычно это повод прекратить подставлять цифры в формулы и начать думать.
Первое, что приходит в голову – попытаться прощупать изменения данных всё той же Z-оценкой. Больше и меньше-то она должна быть. У меня рассчитаны все Z – оценки:

По ним можно получить вероятности случайного получения j-й вершины (среднего значения по j-й выборке)  в рамках i-го распределения.  По этой таблице:

Z=0.7 при переходе от первой декаде ко второй означает что вероятность получить второе среднее случайно равна 0.48.
Более чем вероятно но, всё-таки, не так вероятно как при переходе от 2-й к 3-й. Z=0.32 означает вероятность 0.76.
Попросту говоря, инструмент всё-таки зафиксировал, что 1-й выборка отличается больше других, а 5 и 6 почти неотличимы.  Значит 2,3 и 4 можно тоже выделить в отдельную группу.
В последнем рассуждении отчётливо проглядывает элемент подгонки математики под желаемое. Не даёт математика таких выводов. Тут больше моих домыслов, потому что я знаю, что в первую декаду ноября я подкармливала кур витаминами от линьки (что возможно и вероятно увеличило количество яиц). А 5-я и 6-я декада это переход на новый корм, что тоже могло повлиять. Цифры фиксируют хоть что-то, но интерпретации в рассуждениях больше.
У меня 6 отдельных выборок данных, что позволяет, наконец правомерно использовать более тонкий инструмент. У меня получены 6 средних значений. Я могу уже по ним построить частотное распределение и существенно сузить дисперсию. До сих пор я сравнивала две отдельные выборки. Но если у меня много выборок и я из раза в раз получаю примерно одинаковые средние значения, а потом вдруг получаю что-то сильно от них отличающееся это повод думать, что выборка какая-то необычная.
Путь я ничего уже не помню про добавление витаминов на время линьки. Я хочу только узнать произошли ли какие-то существенные изменения при переходе на другой корм, т.е на выборке №5 после первых 4-х.  Получится так:

Вероятность для Z=1.92 равна 0.05, т.е случайно такого быть не может. 4 выборки это мало для того чтобы говорить что-то уверенно, но если просто посчитать по тому, что есть то будет так как получено.
Осталось только повторить ранее написанное – линька у них два месяца и все эти два месяца их надо кормить дополнительными витаминами.
Осторожно добавлю – предположу, что не все покупные корма одинаковые по витаминам. Похоже, что изменение корма всё-таки ухудшило ситуацию с яйценоскостью.

p/s
Использование Z-оценки для небольшой (10 штук) выборки не совсем корректно. Надо считать по t-оценке:
https://akostina76.ucoz.ru/blog/2019-04-16-5784

N:=10;
f_N:=GAMMA((N+1)/2)/ (sqrt(Pi*N) *GAMMA(N/2) ) * (1+x^2/N)^(- (N+1)/2) ;
2*int(f_N,x=-infinity..-1.92);
… По ней получается вероятность 0.08, что принципиально ничего не меняет.