ઉકેલાયેલ: અજગરમાં અનુમાનિત આંકડા માટેના કોડ

Python માં અનુમાનિત આંકડા માટે કોડ્સ સંબંધિત મુખ્ય સમસ્યા એ છે કે પરિણામોને સમજવા અને અર્થઘટન કરવું મુશ્કેલ હોઈ શકે છે. પાયથોન એક શક્તિશાળી ભાષા છે, પરંતુ અનુમાનિત આંકડાઓ માટે ઉપયોગમાં લેવાતા કોડને વાંચવું અને સમજવું મુશ્કેલ હોઈ શકે છે. વધુમાં, પાયથોનમાં અનુમાનિત આંકડાઓ માટે ઘણાં વિવિધ પેકેજો ઉપલબ્ધ છે, જે ચોક્કસ વિશ્લેષણ માટે યોગ્ય પસંદ કરવાનું મુશ્કેલ બનાવી શકે છે. છેવટે, આમાંના કેટલાક પેકેજો અન્ય જેટલા અપ-ટુ-ડેટ અથવા વિશ્વસનીય ન પણ હોઈ શકે, તેથી તેનો ઉપયોગ કરતા પહેલા સંશોધન કરવું મહત્વપૂર્ણ છે.

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)

લાઇન 1: આ લાઇન chi2_contingency ફંક્શનને scipy.stats લાઇબ્રેરીમાંથી આયાત કરે છે, અને પછી અવલોકન કરેલ ડેટા પર સ્વતંત્રતાના chi-square ટેસ્ટની ગણતરી કરવા માટે તેનો ઉપયોગ કરે છે. આ પરીક્ષણના પરિણામો chi2, p, dof અને અપેક્ષિત ચલોમાં સંગ્રહિત છે.

લાઇન 2: આ લાઇન સ્કિપી લાઇબ્રેરીમાંથી f_oneway ફંક્શનને આયાત કરે છે, અને પછી તેનો ઉપયોગ ત્રણ નમૂનાઓ પર વન-વે ANOVA ની ગણતરી કરવા માટે કરે છે (sample1, sample2, sample3). આ પરીક્ષણના પરિણામો ચલ F અને p માં સંગ્રહિત છે.

લાઇન 3: આ લાઇન scipy.stats લાઇબ્રેરીમાંથી પિયર્સન ફંક્શનને આયાત કરે છે, અને પછી તેનો ઉપયોગ બે ચલો (x અને y) વચ્ચે પીયર્સનના સહસંબંધ ગુણાંકની ગણતરી કરવા માટે કરે છે. આ પરીક્ષણના પરિણામો ચલ અને _ માં સંગ્રહિત થાય છે.

અનુમાનિત આંકડા શું છે

અનુમાનિત આંકડા એ આંકડાઓની એક શાખા છે જે વસ્તી વિશે અનુમાન અથવા સામાન્યીકરણ બનાવવા માટે નમૂનામાંથી ડેટાનો ઉપયોગ કરે છે. તેમાં નમૂનામાંથી એકત્રિત કરવામાં આવેલા ડેટાના આધારે વસ્તી વિશે તારણો કાઢવાનો સમાવેશ થાય છે. પાયથોનમાં, અનુમાનિત આંકડાઓનો ઉપયોગ વિવિધ તકનીકો જેમ કે પૂર્વધારણા પરીક્ષણ, સહસંબંધ વિશ્લેષણ, રીગ્રેસન વિશ્લેષણ અને વધુનો ઉપયોગ કરીને તારણો કાઢવા અને આગાહીઓ કરવા માટે કરી શકાય છે. આ તકનીકો અમને અમારા ડેટામાંથી અર્થપૂર્ણ આંતરદૃષ્ટિ દોરવા દે છે અને અમને વધુ સારા નિર્ણયો લેવામાં મદદ કરે છે.

અનુમાનિત આંકડાઓના પ્રકાર

પાયથોનમાં, ઘણા પ્રકારના અનુમાનિત આંકડા છે જેનો ઉપયોગ ડેટાનું વિશ્લેષણ કરવા માટે થઈ શકે છે. આમાં ટી-ટેસ્ટ, એનોવા, ચી-સ્ક્વેર ટેસ્ટ, કોરિલેશન ટેસ્ટ અને રીગ્રેશન એનાલિસિસનો સમાવેશ થાય છે. T-પરીક્ષણોનો ઉપયોગ ડેટાના બે અથવા વધુ જૂથોના માધ્યમોની તુલના કરવા માટે થાય છે. ANOVA નો ઉપયોગ ડેટાના બહુવિધ જૂથોના માધ્યમની તુલના કરવા માટે થાય છે. ચી-સ્ક્વેર ટેસ્ટનો ઉપયોગ વર્ગીકૃત ચલો વચ્ચેના સંબંધોની ચકાસણી કરવા માટે થાય છે. સહસંબંધ પરીક્ષણો બે ચલો વચ્ચેના રેખીય સંબંધની મજબૂતાઈ અને દિશાને માપે છે. છેલ્લે, રીગ્રેસન વિશ્લેષણનો ઉપયોગ એક અથવા વધુ સ્વતંત્ર ચલોમાંથી આશ્રિત ચલની આગાહી કરવા માટે થાય છે.

તમે અનુમાનિત આંકડા કેવી રીતે લખો છો

અનુમાનિત આંકડા એ આંકડાઓની એક શાખા છે જે નમૂનામાંથી ડેટાનો ઉપયોગ કરે છે તે વસ્તી વિશે અનુમાન બનાવવા માટે જેમાંથી નમૂના લેવામાં આવ્યો હતો. પાયથોનમાં, અનુમાનિત આંકડાઓ વિવિધ પુસ્તકાલયો જેમ કે SciPy, StatsModels અને NumPy નો ઉપયોગ કરીને કરી શકાય છે.

Python માં અનુમાનિત આંકડાઓ કરવા માટે, તમારે પહેલા જરૂરી લાઈબ્રેરીઓ આયાત કરવાની જરૂર પડશે અને પછી mean(), median(), mode(), variance(), standard deviation(), t-test(), chi જેવા કાર્યોનો ઉપયોગ કરવો પડશે. -square test() વગેરે. ઉદાહરણ તરીકે, જો તમે આપેલ ડેટાસેટના સરેરાશની ગણતરી કરવા માંગતા હો, તો તમે NumPy માંથી mean() ફંક્શનનો ઉપયોગ કરી શકો છો:

એનપી તરીકે નમ્પી આયાત કરો
ડેટા = [1,2,3,4]
સરેરાશ_મૂલ્ય = np.mean(ડેટા)
પ્રિન્ટ(મીન_મૂલ્ય) # આઉટપુટ: 2.5