Het grootste probleem met betrekking tot codes voor inferentiële statistiek in Python is dat het moeilijk kan zijn om de resultaten te begrijpen en te interpreteren. Python is een krachtige taal, maar het kan moeilijk zijn om de code die wordt gebruikt voor inferentiële statistieken te lezen en te begrijpen. Bovendien zijn er veel verschillende pakketten beschikbaar voor inferentiële statistieken in Python, waardoor het moeilijk kan zijn om de juiste te kiezen voor een bepaalde analyse. Ten slotte zijn sommige van deze pakketten mogelijk niet zo up-to-date of betrouwbaar als andere, dus het is belangrijk om onderzoek te doen voordat u ze gebruikt.
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)
Regel 1: Deze regel importeert de chi2_contingency-functie uit de scipy.stats-bibliotheek en gebruikt deze vervolgens om een chikwadraattest van onafhankelijkheid van de waargenomen gegevens te berekenen. De resultaten van deze test worden opgeslagen in variabelen chi2, p, dof en verwacht.
Regel 2: Deze regel importeert de f_oneway-functie uit de scipy-bibliotheek en gebruikt deze vervolgens om een eenrichtings-ANOVA te berekenen op drie steekproeven (steekproef1, steekproef2, steekproef3). De resultaten van deze test worden opgeslagen in variabelen F en p.
Regel 3: Deze regel importeert de Pearsonr-functie uit de scipy.stats-bibliotheek en gebruikt deze vervolgens om de correlatiecoëfficiënt van Pearson tussen twee variabelen (x en y) te berekenen. De resultaten van deze test worden opgeslagen in variabelen corr en _.
Wat is inferentiële statistiek
Inferentiële statistiek is een tak van statistiek die gegevens uit een steekproef gebruikt om gevolgtrekkingen of generalisaties over een populatie te maken. Het gaat om het trekken van conclusies over een populatie op basis van de gegevens die uit een steekproef zijn verzameld. In Python kunnen verklarende statistieken worden gebruikt om conclusies te trekken en voorspellingen te doen door verschillende technieken te gebruiken, zoals het testen van hypothesen, correlatieanalyse, regressieanalyse en meer. Deze technieken stellen ons in staat om zinvolle inzichten uit onze gegevens te halen en ons te helpen betere beslissingen te nemen.
Soorten inferentiële statistieken
In Python zijn er verschillende soorten inferentiële statistieken die kunnen worden gebruikt om gegevens te analyseren. Deze omvatten t-testen, ANOVA, chikwadraattesten, correlatietesten en regressieanalyse. T-tests worden gebruikt om de gemiddelden van twee of meer groepen gegevens te vergelijken. ANOVA wordt gebruikt om de gemiddelden van meerdere groepen gegevens te vergelijken. Chikwadraattoetsen worden gebruikt om te testen op relaties tussen categorische variabelen. Correlatietesten meten de sterkte en richting van een lineair verband tussen twee variabelen. Ten slotte wordt regressieanalyse gebruikt om een afhankelijke variabele te voorspellen uit een of meer onafhankelijke variabelen.
Hoe schrijf je inferentiële statistieken
Inferentiële statistiek is een tak van statistiek die gegevens uit een steekproef gebruikt om gevolgtrekkingen te maken over de populatie waaruit de steekproef is genomen. In Python kunnen verklarende statistieken worden uitgevoerd met behulp van verschillende bibliotheken zoals SciPy, StatsModels en NumPy.
Om inferentiële statistieken in Python uit te voeren, moet u eerst de benodigde bibliotheken importeren en vervolgens functies gebruiken zoals mean(), median(), mode(), variantie(), standaarddeviatie(), t-test(), chi -square test() etc. Als u bijvoorbeeld het gemiddelde van een gegeven dataset wilt berekenen, kunt u de mean() functie van NumPy gebruiken:
numpy importeren als np
gegevens = [1,2,3,4]
gemiddelde_waarde = np.gemiddelde(gegevens)
print(mean_value) # Uitvoer: 2.5
