Ang pangunahing problema na nauugnay sa mga code para sa inferential statistics sa Python ay maaaring mahirap maunawaan at bigyang-kahulugan ang mga resulta. Ang Python ay isang makapangyarihang wika, ngunit maaaring mahirap basahin at unawain ang code na ginamit para sa inferential statistics. Bilang karagdagan, mayroong maraming iba't ibang mga pakete na magagamit para sa mga inferential na istatistika sa Python, na maaaring maging mahirap na pumili ng tama para sa isang partikular na pagsusuri. Sa wakas, ang ilan sa mga paketeng ito ay maaaring hindi napapanahon o maaasahan gaya ng iba, kaya mahalagang magsaliksik bago gamitin ang mga ito.
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)
Linya 1: Ini-import ng linyang ito ang function na chi2_contingency mula sa library ng scipy.stats, at pagkatapos ay ginagamit ito upang kalkulahin ang chi-square na pagsubok ng kalayaan sa naobserbahang data. Ang mga resulta ng pagsusulit na ito ay nakaimbak sa mga variable na chi2, p, dof, at inaasahan.
Linya 2: Ini-import ng linyang ito ang function na f_oneway mula sa scipy library, at pagkatapos ay ginagamit ito upang kalkulahin ang isang one-way na ANOVA sa tatlong sample (sample1, sample2, sample3). Ang mga resulta ng pagsusulit na ito ay naka-imbak sa mga variable F at p.
Linya 3: Ini-import ng linyang ito ang function na pearsonr mula sa library ng scipy.stats, at pagkatapos ay ginagamit ito upang kalkulahin ang coefficient ng ugnayan ng Pearson sa pagitan ng dalawang variable (x at y). Ang mga resulta ng pagsusulit na ito ay naka-imbak sa mga variable corr at _.
Ano ang inferential statistics
Ang inferential statistics ay isang sangay ng statistics na gumagamit ng data mula sa isang sample upang gumawa ng mga inferences o generalizations tungkol sa isang populasyon. Kabilang dito ang pagguhit ng mga konklusyon tungkol sa isang populasyon batay sa mga datos na nakolekta mula sa isang sample. Sa Python, maaaring gamitin ang mga inferential statistics upang makagawa ng mga konklusyon at gumawa ng mga hula sa pamamagitan ng paggamit ng iba't ibang pamamaraan tulad ng pagsubok sa hypothesis, pagsusuri ng ugnayan, pagsusuri ng regression, at higit pa. Binibigyang-daan kami ng mga diskarteng ito na kumuha ng mga makabuluhang insight mula sa aming data at tulungan kaming gumawa ng mas mahuhusay na desisyon.
Mga uri ng inferential statistics
Sa Python, mayroong ilang uri ng inferential statistics na maaaring magamit upang pag-aralan ang data. Kabilang dito ang mga t-test, ANOVA, chi-square test, correlation test, at regression analysis. Ang mga T-test ay ginagamit upang ihambing ang paraan ng dalawa o higit pang mga grupo ng data. Ang ANOVA ay ginagamit upang ihambing ang paraan ng maraming pangkat ng data. Ginagamit ang mga chi-square na pagsusulit upang subukan ang mga ugnayan sa pagitan ng mga variable na kategorya. Sinusukat ng mga pagsusulit ng ugnayan ang lakas at direksyon ng isang linear na relasyon sa pagitan ng dalawang variable. Sa wakas, ang pagsusuri ng regression ay ginagamit upang mahulaan ang isang dependent variable mula sa isa o higit pang mga independent variable.
Paano mo isusulat ang mga inferential statistics
Ang inferential statistics ay isang sangay ng statistics na gumagamit ng data mula sa isang sample upang makagawa ng mga hinuha tungkol sa populasyon kung saan kinuha ang sample. Sa Python, ang mga inferential statistic ay maaaring isagawa gamit ang iba't ibang library gaya ng SciPy, StatsModels, at NumPy.
Upang magsagawa ng inferential statistics sa Python, kakailanganin mo munang i-import ang mga kinakailangang library at pagkatapos ay gumamit ng mga function tulad ng mean(), median(), mode(), variance(), standard deviation(), t-test(), chi -square test() atbp. Halimbawa, kung gusto mong kalkulahin ang mean ng isang ibinigay na dataset, maaari mong gamitin ang mean() function mula sa NumPy:
i-import ang numpy bilang np
data = [1,2,3,4]
mean_value = np.mean(data)
print(mean_value) # Output: 2.5
