ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ: ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿನ ತಾರ್ಕಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಿಗೆ ಕೋಡ್‌ಗಳು

ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿನ ತಾರ್ಕಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಕೋಡ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಮುಖ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಯೆಂದರೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಅರ್ಥೈಸಲು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ಪೈಥಾನ್ ಶಕ್ತಿಯುತ ಭಾಷೆಯಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ತಾರ್ಕಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಿಗೆ ಬಳಸುವ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಓದಲು ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ತಾರ್ಕಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಿಗಾಗಿ ಹಲವಾರು ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳು ಲಭ್ಯವಿವೆ, ಇದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಸರಿಯಾದದನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಕಷ್ಟವಾಗಬಹುದು. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಈ ಕೆಲವು ಪ್ಯಾಕೇಜುಗಳು ಇತರರಂತೆ ನವೀಕೃತ ಅಥವಾ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿಲ್ಲದಿರಬಹುದು, ಆದ್ದರಿಂದ ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೊದಲು ಸಂಶೋಧನೆ ಮಾಡುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.

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)

ಸಾಲು 1: ಈ ಸಾಲು chi2_contingency ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು scipy.stats ಲೈಬ್ರರಿಯಿಂದ ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಗಮನಿಸಿದ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಸ್ವತಂತ್ರತೆಯ ಚಿ-ಸ್ಕ್ವೇರ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಈ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು chi2, p, dof ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಅಸ್ಥಿರಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಸಾಲು 2: ಈ ಸಾಲು scipy ಲೈಬ್ರರಿಯಿಂದ f_oneway ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಅದನ್ನು ಮೂರು ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು-ಮಾರ್ಗ ANOVA ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಬಳಸುತ್ತದೆ (ಮಾದರಿ1, ಮಾದರಿ2, ಮಾದರಿ3). ಈ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು F ಮತ್ತು p ಅಸ್ಥಿರಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಸಾಲು 3: ಈ ಸಾಲು scipy.stats ಲೈಬ್ರರಿಯಿಂದ pearsonr ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಎರಡು ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳ (x ಮತ್ತು y) ನಡುವಿನ ಪಿಯರ್ಸನ್‌ನ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಗುಣಾಂಕವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಈ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಕಾರ್ರ್ ಮತ್ತು _ ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ.

ತಾರ್ಕಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶ ಎಂದರೇನು

ತಾರ್ಕಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಬಗ್ಗೆ ತೀರ್ಮಾನಗಳು ಅಥವಾ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಮಾದರಿಯಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುವ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಒಂದು ಶಾಖೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಮಾದರಿಯಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಬಗ್ಗೆ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ, ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆ, ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಹಿಂಜರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಂತಹ ವಿವಿಧ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಮಾಡಲು ತಾರ್ಕಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಈ ತಂತ್ರಗಳು ನಮ್ಮ ಡೇಟಾದಿಂದ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ನಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ.

ತಾರ್ಕಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿಧಗಳು

ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಹಲವಾರು ವಿಧದ ತಾರ್ಕಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಿವೆ. ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಟಿ-ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು, ANOVA, ಚಿ-ಸ್ಕ್ವೇರ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು, ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಹಿಂಜರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು ಸೇರಿವೆ. ಎರಡು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಗುಂಪುಗಳ ಡೇಟಾದ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು T-ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾದ ಬಹು ಗುಂಪುಗಳ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ANOVA ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವರ್ಗೀಯ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಚಿ-ಸ್ಕ್ವೇರ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಎರಡು ಅಸ್ಥಿರಗಳ ನಡುವಿನ ರೇಖೀಯ ಸಂಬಂಧದ ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ದಿಕ್ಕನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತವೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ವತಂತ್ರ ಅಸ್ಥಿರಗಳಿಂದ ಅವಲಂಬಿತ ವೇರಿಯಬಲ್ ಅನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಹಿಂಜರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ನೀವು ತಾರ್ಕಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಬರೆಯುತ್ತೀರಿ

ತಾರ್ಕಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಒಂದು ಶಾಖೆಯಾಗಿದ್ದು, ಮಾದರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾದ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಬಗ್ಗೆ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಮಾದರಿಯಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ, SciPy, StatsModels, ಮತ್ತು NumPy ನಂತಹ ವಿವಿಧ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿರ್ಣಯದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು.

ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ತಾರ್ಕಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು, ನೀವು ಮೊದಲು ಅಗತ್ಯ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಮತ್ತು ನಂತರ ಮೀನ್(), ಮೀಡಿಯನ್(), ಮೋಡ್(), ವ್ಯತ್ಯಾಸ(), ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಡಿವಿಯೇಶನ್(), ಟಿ-ಟೆಸ್ಟ್(), ಚಿ ಮುಂತಾದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. -square test() ಇತ್ಯಾದಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು ನೀಡಿದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನ ಸರಾಸರಿಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಬಯಸಿದರೆ, ನೀವು NumPy ನಿಂದ ಸರಾಸರಿ() ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು:

ನಂಬಿಯನ್ನು np ಆಗಿ ಆಮದು ಮಾಡಿ
ಡೇಟಾ = [1,2,3,4]
ಸರಾಸರಿ_ಮೌಲ್ಯ = np.mean(ಡೇಟಾ)
ಮುದ್ರಣ(ಸರಾಸರಿ_ಮೌಲ್ಯ) # ಔಟ್‌ಪುಟ್: 2.5