O principal problema relacionado aos códigos para estatísticas inferenciais em Python é que pode ser difícil entender e interpretar os resultados. Python é uma linguagem poderosa, mas pode ser difícil ler e entender o código usado para estatísticas inferenciais. Além disso, há muitos pacotes diferentes disponíveis para estatísticas inferenciais em Python, o que pode dificultar a escolha do pacote certo para uma determinada análise. Por fim, alguns desses pacotes podem não ser tão atualizados ou confiáveis quanto outros, por isso é importante pesquisar antes de usá-los.
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)
Linha 1: Esta linha importa a função chi2_contingency da biblioteca scipy.stats e a usa para calcular um teste qui-quadrado de independência nos dados observados. Os resultados desse teste são armazenados nas variáveis chi2, p, dof e esperado.
Linha 2: esta linha importa a função f_oneway da biblioteca scipy e a usa para calcular uma ANOVA unidirecional em três amostras (amostra1, amostra2, amostra3). Os resultados deste teste são armazenados nas variáveis F e p.
Linha 3: Esta linha importa a função pearsonr da biblioteca scipy.stats e a usa para calcular o coeficiente de correlação de Pearson entre duas variáveis (x e y). Os resultados deste teste são armazenados nas variáveis corr e _.
O que é estatística inferencial
Estatística inferencial é um ramo da estatística que usa dados de uma amostra para fazer inferências ou generalizações sobre uma população. Envolve tirar conclusões sobre uma população com base nos dados coletados de uma amostra. Em Python, as estatísticas inferenciais podem ser usadas para tirar conclusões e fazer previsões usando várias técnicas, como teste de hipótese, análise de correlação, análise de regressão e muito mais. Essas técnicas nos permitem extrair insights significativos de nossos dados e nos ajudam a tomar melhores decisões.
Tipos de estatísticas inferenciais
Em Python, existem vários tipos de estatísticas inferenciais que podem ser usadas para analisar dados. Isso inclui testes t, ANOVA, testes qui-quadrado, testes de correlação e análise de regressão. Os testes t são usados para comparar as médias de dois ou mais grupos de dados. ANOVA é usada para comparar as médias de vários grupos de dados. Os testes qui-quadrado são usados para testar as relações entre variáveis categóricas. Os testes de correlação medem a força e a direção de uma relação linear entre duas variáveis. Finalmente, a análise de regressão é usada para prever uma variável dependente de uma ou mais variáveis independentes.
Como você escreve estatísticas inferenciais
Estatística inferencial é um ramo da estatística que usa dados de uma amostra para fazer inferências sobre a população da qual a amostra foi retirada. Em Python, as estatísticas inferenciais podem ser executadas usando várias bibliotecas, como SciPy, StatsModels e NumPy.
Para executar estatísticas inferenciais em Python, você precisará primeiro importar as bibliotecas necessárias e, em seguida, usar funções como mean(), median(), mode(), variance(), standard desvia(), t-test(), chi -square test() etc. Por exemplo, se você quiser calcular a média de um determinado conjunto de dados, poderá usar a função mean() do NumPy:
importar numpy como np
dados = [1,2,3,4]
valor_médio = np.média(dados)
print(mean_value) # Saída: 2.5
