A Pythonban a következtetési statisztikák kódjaival kapcsolatos fő probléma az, hogy nehéz lehet az eredmények megértése és értelmezése. A Python erős nyelv, de nehéz lehet olvasni és megérteni a következtetési statisztikákhoz használt kódot. Ezenkívül a Pythonban számos különböző csomag áll rendelkezésre a következtetési statisztikákhoz, amelyek megnehezíthetik a megfelelő kiválasztását egy adott elemzéshez. Végül előfordulhat, hogy egyes csomagok nem annyira naprakészek vagy megbízhatóak, mint mások, ezért fontos, hogy használatuk előtt tájékozódjon.
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)
1. sor: Ez a sor importálja a chi2_contingency függvényt a scipy.stats könyvtárból, majd ennek segítségével kiszámítja a megfigyelt adatok khi-négyzet függetlenségi tesztjét. A teszt eredményeit a chi2, p, dof és a várt változók tárolják.
2. sor: Ez a sor importálja az f_oneway függvényt a scipy könyvtárból, majd egyirányú ANOVA kiszámítására használja három mintán (minta1, minta2, minta3). Ennek a tesztnek az eredményeit az F és a p változók tárolják.
3. sor: Ez a sor importálja a pearsonr függvényt a scipy.stats könyvtárból, majd a segítségével kiszámítja a Pearson-féle korrelációs együtthatót két változó (x és y) között. A teszt eredményeit a corr és a _ változók tárolják.
Mi az a következtetési statisztika
A következtetési statisztika a statisztika olyan ága, amely egy mintából származó adatokat használ fel arra, hogy következtetéseket vagy általánosításokat vonjon le egy sokaságról. Ez magában foglalja a populációra vonatkozó következtetések levonását a mintából gyűjtött adatok alapján. A Pythonban a következtetési statisztikák felhasználhatók következtetések levonására és előrejelzések készítésére különféle technikák, például hipotézisvizsgálat, korrelációelemzés, regresszióanalízis és egyebek használatával. Ezek a technikák lehetővé teszik számunkra, hogy értelmes betekintést merítsünk adatainkból, és segítsenek jobb döntéseket hozni.
A következtetési statisztikák típusai
A Pythonban többféle következtetési statisztika használható az adatok elemzésére. Ide tartoznak a t-tesztek, az ANOVA, a khi-négyzet tesztek, a korrelációs tesztek és a regressziós elemzés. A T-próbákat két vagy több adatcsoport átlagának összehasonlítására használják. Az ANOVA-t több adatcsoport átlagának összehasonlítására használják. A khi-négyzet tesztek a kategorikus változók közötti kapcsolatok tesztelésére szolgálnak. A korrelációs tesztek két változó közötti lineáris kapcsolat erősségét és irányát mérik. Végül a regressziós elemzést egy vagy több független változóból egy függő változó előrejelzésére használják.
Hogyan írj következtető statisztikákat
A következtetési statisztika a statisztika olyan ága, amely egy mintából származó adatokat használ fel arra, hogy következtetéseket vonjon le arról a sokaságról, amelyből a mintát vették. A Pythonban a következtetési statisztikák különféle könyvtárak, például a SciPy, a StatsModels és a NumPy segítségével végezhetők el.
Következtető statisztikák készítéséhez Pythonban először importálnia kell a szükséges könyvtárakat, majd olyan függvényeket kell használnia, mint az átlag(), medián(), mode(), variancia(), szórás(), t-teszt(), chi -square test() stb. Ha például egy adott adathalmaz átlagát szeretné kiszámítani, használhatja a NumPy átlag() függvényét:
importálja a numpy-t np-ként
adatok = [1,2,3,4]
átlagérték = np.mean(data)
print(átlag_érték) # Kimenet: 2.5
