Главни проблем у вези са кодовима за инференцијалну статистику у Питхон-у је тај што може бити тешко разумети и интерпретирати резултате. Питхон је моћан језик, али може бити тешко прочитати и разумети код који се користи за инференцијалну статистику. Поред тога, постоји много различитих пакета доступних за инференцијалну статистику у Питхон-у, што може отежати одабир правог за одређену анализу. Коначно, неки од ових пакета можда нису тако ажурирани или поуздани као други, па је важно истражити пре него што их употребите.
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)
Линија 1: Ова линија увози функцију цхи2_цонтингенци из библиотеке сципи.статс, а затим је користи за израчунавање хи-квадрат теста независности од посматраних података. Резултати овог теста се чувају у варијаблама цхи2, п, доф и очекивано.
Линија 2: Ова линија увози функцију ф_оневаи из библиотеке сципи, а затим је користи за израчунавање једносмерне АНОВА на три узорка (узорак1, узорак2, узорак3). Резултати овог теста се чувају у варијаблама Ф и п.
Ред 3: Ова линија увози функцију пеарсонр из библиотеке сципи.статс, а затим је користи за израчунавање Пирсоновог коефицијента корелације између две променљиве (к и и). Резултати овог теста се чувају у променљивим цорр и _.
Шта је инференцијална статистика
Инференцијална статистика је грана статистике која користи податке из узорка за извођење закључака или генерализација о популацији. Укључује доношење закључака о популацији на основу података прикупљених из узорка. У Питхон-у, инференцијална статистика може да се користи за извођење закључака и предвиђања коришћењем различитих техника као што су тестирање хипотеза, анализа корелације, регресиона анализа и још много тога. Ове технике нам омогућавају да извучемо значајне увиде из наших података и помажу нам да донесемо боље одлуке.
Врсте инференцијалне статистике
У Питхон-у постоји неколико типова инференцијалне статистике које се могу користити за анализу података. Ту спадају т-тестови, АНОВА, хи-квадрат тестови, корелациони тестови и регресиона анализа. Т-тестови се користе за упоређивање средњих вредности две или више група података. АНОВА се користи за упоређивање средњих вредности више група података. Хи-квадрат тестови се користе за тестирање односа између категоричких варијабли. Корелациони тестови мере снагу и правац линеарне везе између две варијабле. Коначно, регресиона анализа се користи за предвиђање зависне варијабле из једне или више независних варијабли.
Како се пише инференцијална статистика
Инференцијална статистика је грана статистике која користи податке из узорка да би закључила о популацији из које је узорак узет. У Питхон-у, инференцијална статистика се може изводити помоћу различитих библиотека као што су СциПи, СтатсМоделс и НумПи.
Да бисте извршили инференцијалну статистику у Питхон-у, мораћете прво да увезете потребне библиотеке, а затим да користите функције као што су меан(), медиан(), моде(), варианце(), стандардна девијација(), т-тест(), цхи -скуаре тест() итд. На пример, ако желите да израчунате средњу вредност датог скупа података, можете користити функцију меан() из НумПи:
увоз нумпи као нп
подаци = [1,2,3,4]
средња_вредност = нп.средња вредност(подаци)
принт(средња_вредност) # Излаз: 2.5
