Hovedproblemet i forbindelse med koder til inferentiel statistik i Python er, at det kan være svært at forstå og fortolke resultaterne. Python er et kraftfuldt sprog, men det kan være svært at læse og forstå den kode, der bruges til slutningsstatistikker. Derudover er der mange forskellige pakker tilgængelige til slutningsstatistikker i Python, hvilket kan gøre det svært at vælge den rigtige til en bestemt analyse. Endelig er nogle af disse pakker muligvis ikke så opdaterede eller pålidelige som andre, så det er vigtigt at undersøge, før du bruger dem.
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)
Linje 1: Denne linje importerer chi2_contingency-funktionen fra scipy.stats-biblioteket og bruger den derefter til at beregne en chi-kvadrattest af uafhængighed af de observerede data. Resultaterne af denne test er gemt i variablerne chi2, p, dof og forventet.
Linje 2: Denne linje importerer f_oneway-funktionen fra scipy-biblioteket og bruger den derefter til at beregne en envejs ANOVA på tre prøver (sample1, sample2, sample3). Resultaterne af denne test er gemt i variablerne F og p.
Linje 3: Denne linje importerer pearsonr-funktionen fra scipy.stats-biblioteket og bruger den derefter til at beregne Pearsons korrelationskoefficient mellem to variable (x og y). Resultaterne af denne test er gemt i variablerne corr og _.
Hvad er inferentiel statistik
Inferentiel statistik er en gren af statistik, der bruger data fra en stikprøve til at foretage slutninger eller generaliseringer om en befolkning. Det involverer at drage konklusioner om en population baseret på data indsamlet fra en stikprøve. I Python kan inferentiel statistik bruges til at drage konklusioner og lave forudsigelser ved at bruge forskellige teknikker såsom hypotesetestning, korrelationsanalyse, regressionsanalyse og mere. Disse teknikker giver os mulighed for at trække meningsfuld indsigt fra vores data og hjælpe os med at træffe bedre beslutninger.
Typer af inferentiel statistik
I Python er der flere typer slutningsstatistikker, der kan bruges til at analysere data. Disse omfatter t-test, ANOVA, chi-kvadrattest, korrelationstest og regressionsanalyse. T-test bruges til at sammenligne middelværdierne af to eller flere grupper af data. ANOVA bruges til at sammenligne midlerne for flere grupper af data. Chi-kvadrattest bruges til at teste for sammenhænge mellem kategoriske variable. Korrelationstest måler styrken og retningen af en lineær sammenhæng mellem to variable. Endelig bruges regressionsanalyse til at forudsige en afhængig variabel fra en eller flere uafhængige variable.
Hvordan skriver man inferentiel statistik
Inferentiel statistik er en gren af statistik, der bruger data fra en stikprøve til at drage konklusioner om den population, som prøven blev taget fra. I Python kan inferentiel statistik udføres ved hjælp af forskellige biblioteker såsom SciPy, StatsModels og NumPy.
For at udføre inferentiel statistik i Python skal du først importere de nødvendige biblioteker og derefter bruge funktioner såsom middel(), median(), mode(), varians(), standardafvigelse(), t-test(), chi -square test() osv. Hvis du for eksempel vil beregne middelværdien af et givet datasæt, kan du bruge funktionen mean() fra NumPy:
importer numpy som np
data = [1,2,3,4]
middelværdi = np.mean(data)
print(middelværdi) # Output: 2.5
