Le principal problème lié aux codes pour les statistiques inférentielles en Python est qu'il peut être difficile de comprendre et d'interpréter les résultats. Python est un langage puissant, mais il peut être difficile de lire et de comprendre le code utilisé pour les statistiques inférentielles. De plus, il existe de nombreux packages différents disponibles pour les statistiques inférentielles en Python, ce qui peut rendre difficile le choix du bon pour une analyse particulière. Enfin, certains de ces packages peuvent ne pas être aussi à jour ou fiables que d'autres, il est donc important de faire des recherches avant de les utiliser.
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)
Ligne 1 : cette ligne importe la fonction chi2_contingency de la bibliothèque scipy.stats, puis l'utilise pour calculer un test d'indépendance du chi carré sur les données observées. Les résultats de ce test sont stockés dans les variables chi2, p, ddl et attendu.
Ligne 2 : Cette ligne importe la fonction f_oneway de la bibliothèque scipy, puis l'utilise pour calculer une ANOVA unidirectionnelle sur trois échantillons (sample1, sample2, sample3). Les résultats de ce test sont stockés dans les variables F et p.
Ligne 3 : Cette ligne importe la fonction pearsonr de la bibliothèque scipy.stats, puis l'utilise pour calculer le coefficient de corrélation de Pearson entre deux variables (x et y). Les résultats de ce test sont stockés dans les variables corr et _.
Qu'est-ce que les statistiques inférentielles
Les statistiques inférentielles sont une branche des statistiques qui utilise les données d'un échantillon pour faire des inférences ou des généralisations sur une population. Il s'agit de tirer des conclusions sur une population à partir des données recueillies auprès d'un échantillon. En Python, les statistiques inférentielles peuvent être utilisées pour tirer des conclusions et faire des prédictions en utilisant diverses techniques telles que les tests d'hypothèses, l'analyse de corrélation, l'analyse de régression, etc. Ces techniques nous permettent de tirer des enseignements significatifs de nos données et nous aident à prendre de meilleures décisions.
Types de statistiques inférentielles
En Python, il existe plusieurs types de statistiques inférentielles qui peuvent être utilisées pour analyser les données. Ceux-ci incluent les tests t, l'ANOVA, les tests du chi carré, les tests de corrélation et l'analyse de régression. Les tests t sont utilisés pour comparer les moyennes de deux ou plusieurs groupes de données. L'ANOVA est utilisée pour comparer les moyennes de plusieurs groupes de données. Les tests du chi carré sont utilisés pour tester les relations entre les variables catégorielles. Les tests de corrélation mesurent la force et la direction d'une relation linéaire entre deux variables. Enfin, l'analyse de régression est utilisée pour prédire une variable dépendante à partir d'une ou plusieurs variables indépendantes.
Comment écrire des statistiques inférentielles
Les statistiques inférentielles sont une branche des statistiques qui utilise les données d'un échantillon pour faire des inférences sur la population à partir de laquelle l'échantillon a été prélevé. En Python, les statistiques inférentielles peuvent être effectuées à l'aide de diverses bibliothèques telles que SciPy, StatsModels et NumPy.
Pour effectuer des statistiques inférentielles en Python, vous devrez d'abord importer les bibliothèques nécessaires, puis utiliser des fonctions telles que mean(), median(), mode(), variance(), standard deviation(), t-test(), chi -square test() etc. Par exemple, si vous vouliez calculer la moyenne d'un ensemble de données donné, vous pouvez utiliser la fonction mean() de NumPy :
importer numpy en tant que np
données = [1,2,3,4]
valeur_moyenne = np.moyenne(données)
print(mean_value) # Sortie : 2.5
