แก้ไขแล้ว: รหัสสำหรับสถิติเชิงอนุมานในไพ ธ อน

ปัญหาหลักเกี่ยวกับโค้ดสำหรับสถิติเชิงอนุมานใน Python คือ การทำความเข้าใจและตีความผลลัพธ์อาจทำได้ยาก Python เป็นภาษาที่มีประสิทธิภาพ แต่อาจเป็นเรื่องยากที่จะอ่านและทำความเข้าใจรหัสที่ใช้สำหรับสถิติเชิงอนุมาน นอกจากนี้ ยังมีแพ็คเกจต่างๆ มากมายสำหรับสถิติเชิงอนุมานใน Python ซึ่งอาจทำให้ยากต่อการเลือกแพ็คเกจที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์เฉพาะ ประการสุดท้าย แพ็คเกจเหล่านี้บางแพ็คเกจอาจไม่ทันสมัยหรือเชื่อถือได้เท่ากับแพ็คเกจอื่น ๆ ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสำคัญที่จะต้องหาข้อมูลก่อนใช้งาน

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)

บรรทัดที่ 1: บรรทัดนี้นำเข้าฟังก์ชัน chi2_contingency จากไลบรารี scipy.stats แล้วใช้บรรทัดนี้เพื่อคำนวณการทดสอบความเป็นอิสระของไคสแควร์กับข้อมูลที่สังเกตได้ ผลลัพธ์ของการทดสอบนี้ถูกเก็บไว้ในตัวแปร chi2, p, dof และที่คาดไว้

บรรทัดที่ 2: บรรทัดนี้นำเข้าฟังก์ชัน f_oneway จากไลบรารี scipy แล้วใช้ฟังก์ชันนี้เพื่อคำนวณ ANOVA แบบทางเดียวในตัวอย่างสามตัวอย่าง (sample1, sample2, sample3) ผลลัพธ์ของการทดสอบนี้ถูกเก็บไว้ในตัวแปร F และ p

บรรทัดที่ 3: บรรทัดนี้นำเข้าฟังก์ชัน pearsonr จากไลบรารี scipy.stats แล้วใช้ฟังก์ชันนี้เพื่อคำนวณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของ Pearson ระหว่างตัวแปรสองตัว (x และ y) ผลลัพธ์ของการทดสอบนี้ถูกเก็บไว้ในตัวแปร cor และ _

สถิติเชิงอนุมานคืออะไร

สถิติเชิงอนุมานเป็นแขนงหนึ่งของสถิติที่ใช้ข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างเพื่อทำการอนุมานหรือสรุปภาพรวมเกี่ยวกับประชากร มันเกี่ยวข้องกับการสรุปผลเกี่ยวกับประชากรตามข้อมูลที่รวบรวมจากกลุ่มตัวอย่าง ใน Python สถิติเชิงอนุมานสามารถใช้เพื่อสรุปผลและทำนายโดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การทดสอบสมมติฐาน การวิเคราะห์สหสัมพันธ์ การวิเคราะห์การถดถอย และอื่นๆ เทคนิคเหล่านี้ช่วยให้เราสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อมูลของเราและช่วยให้เราตัดสินใจได้ดีขึ้น

ประเภทของสถิติเชิงอนุมาน

ใน Python มีสถิติเชิงอนุมานหลายประเภทที่สามารถใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลได้ ซึ่งรวมถึงการทดสอบค่า t, ANOVA, การทดสอบไคสแควร์, การทดสอบสหสัมพันธ์ และการวิเคราะห์การถดถอย การทดสอบทีใช้เพื่อเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของข้อมูลตั้งแต่สองกลุ่มขึ้นไป ANOVA ใช้เพื่อเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของข้อมูลหลายกลุ่ม การทดสอบไคสแควร์ใช้เพื่อทดสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรหมวดหมู่ การทดสอบความสัมพันธ์จะวัดความแข็งแกร่งและทิศทางของความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปรสองตัว สุดท้าย การวิเคราะห์การถดถอยใช้เพื่อทำนายตัวแปรตามจากตัวแปรอิสระตั้งแต่หนึ่งตัวขึ้นไป

คุณจะเขียนสถิติเชิงอนุมานได้อย่างไร

สถิติเชิงอนุมานเป็นแขนงหนึ่งของสถิติที่ใช้ข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างเพื่อทำการอนุมานเกี่ยวกับประชากรที่กลุ่มตัวอย่างถูกนำมา ใน Python สถิติเชิงอนุมานสามารถทำได้โดยใช้ไลบรารีต่างๆ เช่น SciPy, StatsModels และ NumPy

ในการทำสถิติเชิงอนุมานใน Python คุณจะต้องนำเข้าไลบรารีที่จำเป็นก่อน จากนั้นจึงใช้ฟังก์ชันเช่น ค่าเฉลี่ย(), ค่ามัธยฐาน(), โหมด(), ความแปรปรวน(), ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน(), t-test(), ไค -square test() เป็นต้น ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูลที่กำหนด คุณสามารถใช้ฟังก์ชัน mean() จาก NumPy:

นำเข้า numpy เป็น np
ข้อมูล = [1,2,3,4]
mean_value = np.mean (ข้อมูล)
พิมพ์ (mean_value) # เอาต์พุต: 2.5