# 技术场景：在总体的标准差已知的情况下，使用边际误差与区间估计，预测总体的参数
# 应用场景：现有过去1 ～ 12月的销售数据，并且每个月的销售数据的变动幅值不太大，现在有了100条当月销售数据，求取当月可能的销售额度
# 注：这里的前提条件：1 ～ 12个月的销售额度波动不算太大，我们把过去12个月的销售额度相关参数的均值，作为当月总的销售额度相关参数的值，
# 使用这些值，去做一次统计推断，推断当月销售额度可能的数值区间
import numpy as np
import copy
global sales_used
global sales_current
sales_used = list([])
sales_current = list([])
def DataBox():
n = 12
root_means = np.random.randint(low=240, high=270, size=13)
for i in range(n):
sale_month = np.random.normal(r
