Masalah utama terkait dengan kode untuk statistik inferensial dengan Python adalah sulitnya memahami dan menginterpretasikan hasilnya. Python adalah bahasa yang kuat, tetapi sulit untuk membaca dan memahami kode yang digunakan untuk statistik inferensial. Selain itu, ada banyak paket berbeda yang tersedia untuk statistik inferensial di Python, yang dapat menyulitkan untuk memilih yang tepat untuk analisis tertentu. Akhirnya, beberapa paket ini mungkin tidak mutakhir atau tidak dapat diandalkan seperti yang lain, jadi penting untuk melakukan riset sebelum menggunakannya.
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)
Baris 1: Baris ini mengimpor fungsi chi2_contingency dari pustaka scipy.stats, lalu menggunakannya untuk menghitung uji independensi chi-kuadrat pada data yang diamati. Hasil pengujian ini disimpan dalam variabel chi2, p, dof, dan ekspektasi.
Baris 2: Baris ini mengimpor fungsi f_oneway dari pustaka scipy, lalu menggunakannya untuk menghitung ANOVA satu arah pada tiga sampel (sampel1, sampel2, sampel3). Hasil pengujian ini disimpan dalam variabel F dan p.
Baris 3: Baris ini mengimpor fungsi pearsonr dari pustaka scipy.stats, lalu menggunakannya untuk menghitung koefisien korelasi Pearson antara dua variabel (x dan y). Hasil pengujian ini disimpan dalam variabel corr dan _.
Apa itu statistik inferensial
Statistik inferensial adalah cabang statistik yang menggunakan data dari sampel untuk membuat kesimpulan atau generalisasi tentang suatu populasi. Ini melibatkan penarikan kesimpulan tentang populasi berdasarkan data yang dikumpulkan dari sampel. Dengan Python, statistik inferensial dapat digunakan untuk menarik kesimpulan dan membuat prediksi dengan menggunakan berbagai teknik seperti pengujian hipotesis, analisis korelasi, analisis regresi, dan lainnya. Teknik-teknik ini memungkinkan kami untuk menarik wawasan yang bermakna dari data kami dan membantu kami membuat keputusan yang lebih baik.
Jenis statistik inferensial
Di Python, ada beberapa jenis statistik inferensial yang bisa digunakan untuk menganalisis data. Ini termasuk uji-t, ANOVA, uji chi-square, uji korelasi, dan analisis regresi. T-tes digunakan untuk membandingkan rata-rata dua atau lebih kelompok data. ANOVA digunakan untuk membandingkan rata-rata beberapa kelompok data. Tes chi-square digunakan untuk menguji hubungan antara variabel kategori. Uji korelasi mengukur kekuatan dan arah hubungan linear antara dua variabel. Akhirnya, analisis regresi digunakan untuk memprediksi variabel dependen dari satu atau lebih variabel independen.
Bagaimana Anda menulis statistik inferensial
Statistik inferensial adalah cabang statistik yang menggunakan data dari sampel untuk membuat kesimpulan tentang populasi dari mana sampel itu diambil. Dalam Python, statistik inferensial dapat dilakukan menggunakan berbagai pustaka seperti SciPy, StatsModels, dan NumPy.
Untuk melakukan statistik inferensial dengan Python, Anda harus terlebih dahulu mengimpor perpustakaan yang diperlukan dan kemudian menggunakan fungsi seperti mean(), median(), mode(), varians(), standar deviasi(), t-test(), chi -square test() dll. Misalnya, jika Anda ingin menghitung rata-rata kumpulan data tertentu, Anda dapat menggunakan fungsi mean() dari NumPy:
impor numpy sebagai np
data = [1,2,3,4]
nilai_rata-rata = np.rata-rata(data)
cetak(mean_value) # Keluaran: 2.5
