Python の推論統計のコードに関連する主な問題は、結果の理解と解釈が難しい場合があることです。 Python は強力な言語ですが、推論統計に使用されるコードを読んで理解するのは難しい場合があります。 さらに、Python の推論統計にはさまざまなパッケージが用意されているため、特定の分析に適したパッケージを選択するのが難しい場合があります。 最後に、これらのパッケージの中には、他のパッケージほど最新でないものや信頼性が低いものがあるため、使用する前に調査を行うことが重要です。
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)
行 1: この行は、scipy.stats ライブラリから chi2_contingency 関数をインポートし、それを使用して、観測データの独立性のカイ 2 乗検定を計算します。 このテストの結果は、変数 chiXNUMX、p、dof、および expected に格納されます。
2 行目: この行は、scipy ライブラリから f_oneway 関数をインポートし、それを使用して 1 つのサンプル (sample2、sample3、sampleXNUMX) で一元配置分散分析を計算します。 このテストの結果は、変数 F と p に格納されます。
行 3: この行は scipy.stats ライブラリから pearsonr 関数をインポートし、それを使用して XNUMX つの変数 (x と y) 間のピアソンの相関係数を計算します。 このテストの結果は、変数 corr および _ に格納されます。
推論統計とは
推論統計は、母集団に関する推論または一般化を行うためにサンプルからのデータを使用する統計の一分野です。 これには、サンプルから収集されたデータに基づいて母集団に関する結論を導き出すことが含まれます。 Python では、推論統計を使用して、仮説検定、相関分析、回帰分析などのさまざまな手法を使用して結論を導き出し、予測を行うことができます。 これらの手法により、データから有意義な洞察を引き出し、より良い意思決定を行うことができます。
推論統計の種類
Python には、データの分析に使用できる推論統計の種類がいくつかあります。 これらには、t 検定、ANOVA、カイ XNUMX 乗検定、相関検定、および回帰分析が含まれます。 T 検定は、XNUMX つ以上のデータ グループの平均を比較するために使用されます。 ANOVA は、複数のデータ グループの平均を比較するために使用されます。 カイ二乗検定は、カテゴリ変数間の関係を検定するために使用されます。 相関検定は、XNUMX つの変数間の線形関係の強さと方向を測定します。 最後に、回帰分析を使用して、XNUMX つ以上の独立変数から従属変数を予測します。
推論統計をどのように記述しますか
推論統計は、サンプルからのデータを使用して、サンプルが取得された母集団に関する推論を行う統計の一分野です。 Python では、SciPy、StatsModels、NumPy などのさまざまなライブラリを使用して推論統計を実行できます。
Python で推論統計を実行するには、最初に必要なライブラリをインポートしてから、mean()、median()、mode()、variance()、標準偏差()、t-test()、chi などの関数を使用する必要があります。 -square test() など。たとえば、特定のデータセットの平均を計算する場合は、NumPy の mean() 関数を使用できます。
npとしてnumpyをインポートする
データ = [1,2,3,4]
mean_value = np.mean(データ)
print(mean_value) # 出力: 2.5
