Hovedproblemet knyttet til koder for inferensiell statistikk i Python er at det kan være vanskelig å forstå og tolke resultatene. Python er et kraftig språk, men det kan være vanskelig å lese og forstå koden som brukes til slutningsstatistikk. I tillegg er det mange forskjellige pakker tilgjengelig for slutningsstatistikk i Python, noe som kan gjøre det vanskelig å velge den rette for en bestemt analyse. Til slutt kan det hende at noen av disse pakkene ikke er like oppdaterte eller pålitelige som andre, så det er viktig å gjøre undersøkelser før du bruker dem.
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)
Linje 1: Denne linjen importerer chi2_contingency-funksjonen fra scipy.stats-biblioteket, og bruker den deretter til å beregne en kjikvadrattest av uavhengighet på de observerte dataene. Resultatene av denne testen er lagret i variablene chi2, p, dof og forventet.
Linje 2: Denne linjen importerer f_oneway-funksjonen fra scipy-biblioteket, og bruker den deretter til å beregne en enveis ANOVA på tre prøver (sample1, sample2, sample3). Resultatene av denne testen er lagret i variablene F og p.
Linje 3: Denne linjen importerer pearsonr-funksjonen fra scipy.stats-biblioteket, og bruker den deretter til å beregne Pearsons korrelasjonskoeffisient mellom to variabler (x og y). Resultatene av denne testen er lagret i variablene corr og _.
Hva er konklusjonsstatistikk
Inferensiell statistikk er en gren av statistikk som bruker data fra et utvalg for å gjøre slutninger eller generaliseringer om en populasjon. Det innebærer å trekke konklusjoner om en populasjon basert på data samlet inn fra et utvalg. I Python kan inferensiell statistikk brukes til å trekke konklusjoner og gjøre spådommer ved å bruke ulike teknikker som hypotesetesting, korrelasjonsanalyse, regresjonsanalyse og mer. Disse teknikkene lar oss trekke meningsfull innsikt fra dataene våre og hjelpe oss med å ta bedre beslutninger.
Typer inferensiell statistikk
I Python er det flere typer slutningsstatistikk som kan brukes til å analysere data. Disse inkluderer t-tester, ANOVA, kjikvadrat-tester, korrelasjonstester og regresjonsanalyse. T-tester brukes til å sammenligne middelverdiene til to eller flere grupper av data. ANOVA brukes til å sammenligne midlene til flere grupper av data. Chi-kvadrat-tester brukes til å teste for sammenhenger mellom kategoriske variabler. Korrelasjonstester måler styrken og retningen til en lineær sammenheng mellom to variabler. Til slutt brukes regresjonsanalyse for å forutsi en avhengig variabel fra en eller flere uavhengige variabler.
Hvordan skriver du konklusjonsstatistikk
Inferensiell statistikk er en gren av statistikk som bruker data fra et utvalg for å gjøre slutninger om populasjonen som utvalget ble tatt fra. I Python kan inferensiell statistikk utføres ved å bruke forskjellige biblioteker som SciPy, StatsModels og NumPy.
For å utføre inferensiell statistikk i Python, må du først importere de nødvendige bibliotekene og deretter bruke funksjoner som middel(), median(), modus(), varians(), standardavvik(), t-test(), chi -square test() osv. Hvis du for eksempel ønsker å beregne gjennomsnittet av et gitt datasett, kan du bruke mean()-funksjonen fra NumPy:
importer nummen som np
data = [1,2,3,4]
mean_value = np.mean(data)
print(mean_value) # Utdata: 2.5
