Pythonin päättelytilastojen koodeihin liittyvä suurin ongelma on, että tulosten ymmärtäminen ja tulkinta voi olla vaikeaa. Python on tehokas kieli, mutta päättelytilastojen koodin lukeminen ja ymmärtäminen voi olla vaikeaa. Lisäksi Pythonissa on saatavilla monia erilaisia paketteja päättelytilastoihin, mikä voi vaikeuttaa oikean paketin valitsemista tiettyyn analyysiin. Lopuksi, jotkut näistä paketeista eivät välttämättä ole yhtä ajan tasalla tai luotettavia kuin toiset, joten on tärkeää tehdä tutkimus ennen niiden käyttöä.
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)
Rivi 1: Tämä rivi tuo chi2_contingency-funktion scipy.stats-kirjastosta ja käyttää sitä sitten riippumattomuuden chi-neliötestin laskemiseen havaituista tiedoista. Tämän testin tulokset tallennetaan muuttujiin chi2, p, dof ja odotettu.
Rivi 2: Tämä rivi tuo f_oneway-funktion scipy-kirjastosta ja käyttää sitä sitten yksisuuntaisen ANOVA:n laskemiseen kolmelle näytteelle (näyte1, näyte2, näyte3). Tämän testin tulokset tallennetaan muuttujiin F ja p.
Rivi 3: Tämä rivi tuo pearsonr-funktion scipy.stats-kirjastosta ja käyttää sitä laskeakseen Pearsonin korrelaatiokertoimen kahden muuttujan (x ja y) välillä. Tämän testin tulokset tallennetaan muuttujiin corr ja _.
Mikä on päättelytilasto
Päätelmätilastot on tilastohaara, joka käyttää otoksen tietoja tehdäkseen päätelmiä tai yleistyksiä populaatiosta. Siihen kuuluu johtopäätösten tekeminen populaatiosta otoksesta kerättyjen tietojen perusteella. Pythonissa päättelytilastojen avulla voidaan tehdä johtopäätöksiä ja tehdä ennusteita käyttämällä erilaisia tekniikoita, kuten hypoteesitestausta, korrelaatioanalyysiä, regressioanalyysiä ja paljon muuta. Näiden tekniikoiden avulla voimme saada merkityksellisiä oivalluksia tiedoistamme ja auttaa meitä tekemään parempia päätöksiä.
Päätelmätilastojen tyypit
Pythonissa on useita päättelytilastoja, joita voidaan käyttää tietojen analysointiin. Näitä ovat t-testit, ANOVA, khin neliötestit, korrelaatiotestit ja regressioanalyysi. T-testejä käytetään kahden tai useamman tietoryhmän keskiarvojen vertailuun. ANOVAa käytetään useiden tietoryhmien keskiarvojen vertaamiseen. Chi-neliötestejä käytetään kategoristen muuttujien välisten suhteiden testaamiseen. Korrelaatiotesteillä mitataan kahden muuttujan välisen lineaarisen suhteen voimakkuutta ja suuntaa. Lopuksi regressioanalyysiä käytetään ennustamaan riippuvainen muuttuja yhdestä tai useammasta riippumattomasta muuttujasta.
Kuinka kirjoitat päättelytilastoja
Päätelmätilastot on tilastohaara, joka käyttää otoksen tietoja tehdäkseen päätelmiä populaatiosta, josta näyte on otettu. Pythonissa päättelytilastot voidaan suorittaa käyttämällä erilaisia kirjastoja, kuten SciPy, StatsModels ja NumPy.
Pythonin päättelytilastojen suorittamiseksi sinun on ensin tuotava tarvittavat kirjastot ja käytettävä sitten toimintoja, kuten keskiarvo(), mediaani(), mode(), varianssi(), keskihajonta(), t-test(), chi -square test() jne. Jos esimerkiksi haluat laskea tietyn tietojoukon keskiarvon, voit käyttää NumPy:n keskiarvo()-funktiota:
Tuo numerot kuin np
tiedot = [1,2,3,4]
keskiarvo = np.mean(data)
print(keskiarvo) # Tulos: 2.5
