Glavni problem vezan za kodove za inferencijalnu statistiku u Pythonu je taj što može biti teško razumjeti i interpretirati rezultate. Python je moćan jezik, ali može biti teško pročitati i razumjeti kod koji se koristi za inferencijalnu statistiku. Osim toga, postoji mnogo različitih paketa dostupnih za inferencijalnu statistiku u Pythonu, što može otežati odabir pravog za određenu analizu. Konačno, neki od ovih paketa možda nisu tako ažurirani ili pouzdani kao drugi, pa je važno istražiti prije nego što ih koristite.
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)
Red 1: Ova linija uvozi funkciju chi2_contingency iz biblioteke scipy.stats, a zatim je koristi za izračunavanje hi-kvadrat testa nezavisnosti od posmatranih podataka. Rezultati ovog testa su pohranjeni u varijablama chi2, p, dof i očekivano.
Red 2: Ova linija uvozi funkciju f_oneway iz biblioteke scipy, a zatim je koristi za izračunavanje jednosmjerne ANOVA na tri uzorka (uzorak1, uzorak2, uzorak3). Rezultati ovog testa su pohranjeni u varijablama F i p.
Red 3: Ova linija uvozi funkciju pearsonr iz biblioteke scipy.stats, a zatim je koristi za izračunavanje Pearsonovog koeficijenta korelacije između dvije varijable (x i y). Rezultati ovog testa su pohranjeni u varijablama corr i _.
Šta je inferencijalna statistika
Inferencijalna statistika je grana statistike koja koristi podatke iz uzorka za izvođenje zaključaka ili generalizacija o populaciji. Uključuje donošenje zaključaka o populaciji na osnovu podataka prikupljenih iz uzorka. U Pythonu se inferencijalna statistika može koristiti za izvođenje zaključaka i predviđanja korištenjem različitih tehnika kao što su testiranje hipoteza, analiza korelacije, regresiona analiza i još mnogo toga. Ove tehnike nam omogućavaju da izvučemo značajne uvide iz naših podataka i pomažu nam da donesemo bolje odluke.
Vrste inferencijalne statistike
U Pythonu postoji nekoliko tipova inferencijalne statistike koje se mogu koristiti za analizu podataka. To uključuje t-testove, ANOVA, hi-kvadrat testove, korelacijske testove i regresionu analizu. T-testovi se koriste za poređenje srednjih vrijednosti dvije ili više grupa podataka. ANOVA se koristi za poređenje srednjih vrijednosti više grupa podataka. Hi-kvadrat testovi se koriste za testiranje odnosa između kategoričkih varijabli. Korelacijski testovi mjere snagu i smjer linearne veze između dvije varijable. Konačno, regresiona analiza se koristi za predviđanje zavisne varijable iz jedne ili više nezavisnih varijabli.
Kako se piše inferencijalna statistika
Inferencijalna statistika je grana statistike koja koristi podatke iz uzorka za donošenje zaključaka o populaciji iz koje je uzorak uzet. U Pythonu se inferencijalna statistika može izvesti pomoću različitih biblioteka kao što su SciPy, StatsModels i NumPy.
Da biste izvršili inferencijalnu statistiku u Pythonu, morat ćete prvo uvesti potrebne biblioteke, a zatim koristiti funkcije kao što su mean(), median(), mode(), variance(), standardna devijacija(), t-test(), chi -square test() itd. Na primjer, ako želite izračunati srednju vrijednost datog skupa podataka, možete koristiti funkciju mean() iz NumPy:
uvoz numpy kao np
podaci = [1,2,3,4]
srednja_vrijednost = np.mean(podaci)
print(srednja_vrijednost) # Izlaz: 2.5
