Основният проблем, свързан с кодовете за инференциална статистика в Python, е, че може да бъде трудно да се разберат и интерпретират резултатите. Python е мощен език, но може да бъде трудно да се разчете и разбере кодът, използван за инференциална статистика. Освен това в Python има много различни пакети за инференциална статистика, което може да затрудни избора на правилния за конкретен анализ. И накрая, някои от тези пакети може да не са толкова актуални или надеждни като други, така че е важно да направите проучване, преди да ги използвате.
1. Chi-Square Test of Independence: from scipy.stats import chi2_contingency chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(observed) 2. One-Way ANOVA: from scipy import stats F, p = stats.f_oneway(sample1, sample2, sample3) 3. Pearson’s Correlation Coefficient: from scipy.stats import pearsonr corr, _ = pearsonr(x, y)
Ред 1: Този ред импортира функцията chi2_contingency от библиотеката scipy.stats и след това я използва за изчисляване на хи-квадрат тест за независимост на наблюдаваните данни. Резултатите от този тест се съхраняват в променливи chi2, p, dof и очаквано.
Ред 2: Този ред импортира функцията f_oneway от библиотеката scipy и след това я използва за изчисляване на еднопосочен ANOVA на три проби (проба1, проба2, проба3). Резултатите от този тест се съхраняват в променливи F и p.
Ред 3: Този ред импортира функцията pearsonr от библиотеката scipy.stats и след това я използва за изчисляване на коефициента на корелация на Pearson между две променливи (x и y). Резултатите от този тест се съхраняват в променливи corr и _.
Какво е инференциална статистика
Инференциалната статистика е клон на статистиката, който използва данни от извадка, за да направи изводи или обобщения за популация. Това включва извеждане на заключения за популация въз основа на данните, събрани от извадка. В Python инференциалната статистика може да се използва за правене на заключения и прогнози чрез използване на различни техники като тестване на хипотези, корелационен анализ, регресионен анализ и други. Тези техники ни позволяват да извлечем значима представа от нашите данни и ни помагат да вземаме по-добри решения.
Видове инференциална статистика
В Python има няколко типа инференциални статистики, които могат да се използват за анализ на данни. Те включват t-тестове, ANOVA, хи-квадрат тестове, корелационни тестове и регресионен анализ. Т-тестовете се използват за сравняване на средните стойности на две или повече групи данни. ANOVA се използва за сравняване на средните стойности на множество групи от данни. Хи-квадрат тестовете се използват за тестване на връзки между категориални променливи. Корелационните тестове измерват силата и посоката на линейна връзка между две променливи. И накрая, регресионният анализ се използва за прогнозиране на зависима променлива от една или повече независими променливи.
Как пишете инференциална статистика
Инференциалната статистика е клон на статистиката, който използва данни от извадка, за да направи изводи за популацията, от която е взета извадката. В Python инференциалната статистика може да се извършва с помощта на различни библиотеки като SciPy, StatsModels и NumPy.
За да извършите инференциална статистика в Python, ще трябва първо да импортирате необходимите библиотеки и след това да използвате функции като mean(), median(), mode(), variance(), standard deviation(), t-test(), chi -square test() и т.н. Например, ако искате да изчислите средната стойност на даден набор от данни, можете да използвате функцията mean() от NumPy:
импортиране на numpy като np
данни = [1,2,3,4]
средна_стойност = np.mean(данни)
print(средна_стойност) # Изход: 2.5
