Det största problemet med koder för slutledningsstatistik i Python är att det kan vara svårt att förstå och tolka resultaten. Python är ett kraftfullt språk, men det kan vara svårt att läsa och förstå koden som används för inferentiell statistik. Dessutom finns det många olika paket tillgängliga för slutsatsstatistik i Python, vilket kan göra det svårt att välja rätt för en viss analys. Slutligen, vissa av dessa paket kanske inte är lika uppdaterade eller tillförlitliga som andra, så det är viktigt att göra efterforskningar innan du använder 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)
Rad 1: Den här raden importerar chi2_contingency-funktionen från scipy.stats-biblioteket och använder den sedan för att beräkna ett chi-kvadrattest av oberoende på observerade data. Resultaten av detta test lagras i variablerna chi2, p, dof och förväntad.
Rad 2: Den här raden importerar f_oneway-funktionen från scipy-biblioteket och använder den sedan för att beräkna en enkelriktad ANOVA på tre prover (sample1, sample2, sample3). Resultaten av detta test lagras i variablerna F och p.
Rad 3: Denna rad importerar pearsonr-funktionen från scipy.stats-biblioteket och använder den sedan för att beräkna Pearsons korrelationskoefficient mellan två variabler (x och y). Resultaten av detta test lagras i variablerna corr och _.
Vad är slutsatsstatistik
Inferentiell statistik är en gren av statistik som använder data från ett urval för att göra slutsatser eller generaliseringar om en population. Det handlar om att dra slutsatser om en population baserat på data som samlats in från ett urval. I Python kan inferentiell statistik användas för att dra slutsatser och göra förutsägelser genom att använda olika tekniker som hypotestestning, korrelationsanalys, regressionsanalys med mera. Dessa tekniker gör att vi kan dra meningsfulla insikter från vår data och hjälpa oss att fatta bättre beslut.
Typer av slutsatsstatistik
I Python finns det flera typer av slutsatsstatistik som kan användas för att analysera data. Dessa inkluderar t-tester, ANOVA, chi-kvadrattest, korrelationstester och regressionsanalys. T-tester används för att jämföra medelvärdet för två eller flera grupper av data. ANOVA används för att jämföra medel för flera grupper av data. Chi-kvadrattest används för att testa för samband mellan kategoriska variabler. Korrelationstester mäter styrkan och riktningen av ett linjärt samband mellan två variabler. Slutligen används regressionsanalys för att förutsäga en beroende variabel från en eller flera oberoende variabler.
Hur skriver man inferentiell statistik
Inferentiell statistik är en gren av statistik som använder data från ett urval för att dra slutsatser om den population från vilken provet togs. I Python kan inferentiell statistik utföras med hjälp av olika bibliotek som SciPy, StatsModels och NumPy.
För att utföra inferentiell statistik i Python måste du först importera de nödvändiga biblioteken och sedan använda funktioner som mean(), median(), mode(), varians(), standardavvikelse(), t-test(), chi -square test() etc. Om du till exempel vill beräkna medelvärdet av en given datamängd, kan du använda funktionen mean() från NumPy:
importera numpy som np
data = [1,2,3,4]
medelvärde = np.mean(data)
print(mean_value) # Utdata: 2.5
