Το κύριο πρόβλημα που σχετίζεται με τους κώδικες για στατιστικά συμπερασμάτων στην Python είναι ότι μπορεί να είναι δύσκολο να κατανοηθούν και να ερμηνευτούν τα αποτελέσματα. Η Python είναι μια ισχυρή γλώσσα, αλλά μπορεί να είναι δύσκολο να διαβαστεί και να κατανοηθεί ο κώδικας που χρησιμοποιείται για στατιστικά συμπερασμάτων. Επιπλέον, υπάρχουν πολλά διαφορετικά πακέτα διαθέσιμα για στατιστικά συμπερασμάτων στην Python, γεγονός που μπορεί να δυσκολέψει την επιλογή του σωστού για μια συγκεκριμένη ανάλυση. Τέλος, ορισμένα από αυτά τα πακέτα μπορεί να μην είναι τόσο ενημερωμένα ή αξιόπιστα όσο άλλα, επομένως είναι σημαντικό να κάνετε έρευνα πριν τα χρησιμοποιήσετε.
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)
Γραμμή 1: Αυτή η γραμμή εισάγει τη συνάρτηση chi2_contingency από τη βιβλιοθήκη scipy.stats και στη συνέχεια τη χρησιμοποιεί για να υπολογίσει ένα τεστ ανεξαρτησίας chi-square στα παρατηρούμενα δεδομένα. Τα αποτελέσματα αυτής της δοκιμής αποθηκεύονται στις μεταβλητές chi2, p, dof και αναμενόμενη.
Γραμμή 2: Αυτή η γραμμή εισάγει τη συνάρτηση f_oneway από τη βιβλιοθήκη scipy και στη συνέχεια τη χρησιμοποιεί για να υπολογίσει μια μονόδρομη ANOVA σε τρία δείγματα (sample1, sample2, sample3). Τα αποτελέσματα αυτής της δοκιμής αποθηκεύονται στις μεταβλητές F και p.
Γραμμή 3: Αυτή η γραμμή εισάγει τη συνάρτηση pearsonr από τη βιβλιοθήκη scipy.stats και στη συνέχεια τη χρησιμοποιεί για να υπολογίσει τον συντελεστή συσχέτισης Pearson μεταξύ δύο μεταβλητών (x και y). Τα αποτελέσματα αυτής της δοκιμής αποθηκεύονται στις μεταβλητές corr και _.
Τι είναι επαγωγικές στατιστικές
Η συμπερασματική στατιστική είναι ένας κλάδος της στατιστικής που χρησιμοποιεί δεδομένα από ένα δείγμα για να βγάλει συμπεράσματα ή γενικεύσεις σχετικά με έναν πληθυσμό. Περιλαμβάνει την εξαγωγή συμπερασμάτων για έναν πληθυσμό με βάση τα δεδομένα που συλλέγονται από ένα δείγμα. Στην Python, οι στατιστικές συμπερασμάτων μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την εξαγωγή συμπερασμάτων και την πραγματοποίηση προβλέψεων χρησιμοποιώντας διάφορες τεχνικές όπως ο έλεγχος υποθέσεων, η ανάλυση συσχέτισης, η ανάλυση παλινδρόμησης και άλλα. Αυτές οι τεχνικές μάς επιτρέπουν να αντλούμε σημαντικές πληροφορίες από τα δεδομένα μας και μας βοηθούν να πάρουμε καλύτερες αποφάσεις.
Τύποι στατιστικών συμπερασμάτων
Στην Python, υπάρχουν διάφοροι τύποι στατιστικών συμπερασμάτων που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την ανάλυση δεδομένων. Αυτά περιλαμβάνουν τεστ t, ANOVA, τεστ chi-square, τεστ συσχέτισης και ανάλυση παλινδρόμησης. Τα τεστ T χρησιμοποιούνται για τη σύγκριση των μέσων δύο ή περισσότερων ομάδων δεδομένων. Η ANOVA χρησιμοποιείται για τη σύγκριση των μέσων πολλών ομάδων δεδομένων. Οι δοκιμές Chi-square χρησιμοποιούνται για τον έλεγχο των σχέσεων μεταξύ κατηγορικών μεταβλητών. Οι δοκιμές συσχέτισης μετρούν την ισχύ και την κατεύθυνση μιας γραμμικής σχέσης μεταξύ δύο μεταβλητών. Τέλος, η ανάλυση παλινδρόμησης χρησιμοποιείται για την πρόβλεψη μιας εξαρτημένης μεταβλητής από μία ή περισσότερες ανεξάρτητες μεταβλητές.
Πώς γράφετε συμπερασματικά στατιστικά
Η συμπερασματική στατιστική είναι ένας κλάδος της στατιστικής που χρησιμοποιεί δεδομένα από ένα δείγμα για να βγάλει συμπεράσματα σχετικά με τον πληθυσμό από τον οποίο ελήφθη το δείγμα. Στην Python, τα στατιστικά συμπερασμάτων μπορούν να εκτελεστούν χρησιμοποιώντας διάφορες βιβλιοθήκες όπως SciPy, StatsModels και NumPy.
Για να εκτελέσετε στατιστικά συμπερασμάτων στην Python, θα χρειαστεί πρώτα να εισαγάγετε τις απαραίτητες βιβλιοθήκες και στη συνέχεια να χρησιμοποιήσετε συναρτήσεις όπως mean(), median(), mode(), variance(), standard deviation(), t-test(), chi -square test() κ.λπ. Για παράδειγμα, εάν θέλετε να υπολογίσετε τη μέση τιμή ενός δεδομένου συνόλου δεδομένων, θα μπορούσατε να χρησιμοποιήσετε τη συνάρτηση mean() από το NumPy:
εισαγωγή numpy ως np
δεδομένα = [1,2,3,4]
mean_value = np.mean(data)
print(mean_value) # Έξοδος: 2.5
