Problemi kryesor që lidhet me kodet për statistikat infernciale në Python është se mund të jetë e vështirë për të kuptuar dhe interpretuar rezultatet. Python është një gjuhë e fuqishme, por mund të jetë e vështirë të lexosh dhe të kuptosh kodin e përdorur për statistikat konkluzive. Për më tepër, ka shumë paketa të ndryshme të disponueshme për statistika konkluzionale në Python, të cilat mund ta bëjnë të vështirë zgjedhjen e duhur për një analizë të veçantë. Së fundi, disa nga këto paketa mund të mos jenë aq të përditësuara ose të besueshme sa të tjerat, ndaj është e rëndësishme të bëni kërkime përpara se t'i përdorni.
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)
Rreshti 1: Kjo linjë importon funksionin chi2_contingency nga biblioteka scipy.stats, dhe më pas e përdor atë për të llogaritur një test chi-katror të pavarësisë mbi të dhënat e vëzhguara. Rezultatet e këtij testi ruhen në variablat chi2, p, dof dhe të pritshme.
Rreshti 2: Kjo linjë importon funksionin f_oneway nga biblioteka scipy, dhe më pas e përdor atë për të llogaritur një ANOVA njëkahëshe në tre mostra (sample1, mostër2, mostër3). Rezultatet e këtij testi ruhen në variablat F dhe p.
Rreshti 3: Kjo linjë importon funksionin pearsonr nga biblioteka scipy.stats dhe më pas e përdor atë për të llogaritur koeficientin e korrelacionit të Pearson-it midis dy variablave (x dhe y). Rezultatet e këtij testi ruhen në variablat corr dhe _.
Çfarë është statistika konkluzive
Statistikat infernciale janë një degë e statistikave që përdor të dhënat nga një kampion për të bërë konkluzione ose përgjithësime rreth një popullate. Ai përfshin nxjerrjen e përfundimeve për një popullatë bazuar në të dhënat e mbledhura nga një kampion. Në Python, statistikat konkluzionale mund të përdoren për të nxjerrë përfundime dhe për të bërë parashikime duke përdorur teknika të ndryshme si testimi i hipotezave, analiza e korrelacionit, analiza e regresionit dhe më shumë. Këto teknika na lejojnë të nxjerrim njohuri domethënëse nga të dhënat tona dhe na ndihmojnë të marrim vendime më të mira.
Llojet e statistikave konkluzive
Në Python, ekzistojnë disa lloje të statistikave konkluzive që mund të përdoren për të analizuar të dhënat. Këto përfshijnë T-testet, ANOVA, testet chi-square, testet e korrelacionit dhe analizat e regresionit. T-testet përdoren për të krahasuar mesataret e dy ose më shumë grupeve të të dhënave. ANOVA përdoret për të krahasuar mesataret e grupeve të shumta të të dhënave. Testet Chi-square përdoren për të testuar marrëdhëniet midis variablave kategorikë. Testet e korrelacionit matin fuqinë dhe drejtimin e një marrëdhënieje lineare midis dy variablave. Së fundi, analiza e regresionit përdoret për të parashikuar një variabël të varur nga një ose më shumë variabla të pavarur.
Si i shkruani statistikat konkluzive
Statistikat infernciale janë një degë e statistikave që përdor të dhënat nga një kampion për të nxjerrë konkluzione rreth popullatës nga e cila është marrë kampioni. Në Python, statistikat inferenciale mund të kryhen duke përdorur biblioteka të ndryshme si SciPy, StatsModels dhe NumPy.
Për të kryer statistika konkluzive në Python, do t'ju duhet fillimisht të importoni bibliotekat e nevojshme dhe më pas të përdorni funksione të tilla si mean(), median(), mode(), variance(), devijimi standard(), t-test(), chi -testi katror() etj. Për shembull, nëse dëshironi të llogarisni mesataren e një grupi të dhënash të caktuar, mund të përdorni funksionin mean() nga NumPy:
importoni numpy si np
të dhëna = [1,2,3,4]
vlera_mesatare = np.mean(të dhëna)
print(vlera_mesatare) # Prodhimi: 2.5
