Python'daki çıkarımsal istatistik kodlarıyla ilgili temel sorun, sonuçları anlamanın ve yorumlamanın zor olabilmesidir. Python güçlü bir dildir, ancak çıkarımsal istatistikler için kullanılan kodu okumak ve anlamak zor olabilir. Ek olarak, Python'da çıkarımsal istatistikler için pek çok farklı paket vardır ve bu, belirli bir analiz için doğru olanı seçmeyi zorlaştırabilir. Son olarak, bu paketlerden bazıları diğerleri kadar güncel veya güvenilir olmayabilir, bu nedenle kullanmadan önce araştırma yapmak önemlidir.
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)
1. Satır: Bu satır, scipy.stats kitaplığından chi2_contingency işlevini içe aktarır ve ardından bunu, gözlemlenen veriler üzerinde bir ki-kare bağımsızlık testi hesaplamak için kullanır. Bu testin sonuçları chi2, p, dof ve beklenen değişkenlerinde saklanır.
Satır 2: Bu satır, scipy kitaplığından f_oneway işlevini içe aktarır ve ardından üç örnekte (örnek1, örnek2, örnek3) tek yönlü ANOVA hesaplamak için kullanır. Bu testin sonuçları F ve p değişkenlerinde saklanır.
3. Satır: Bu satır, scipy.stats kitaplığından pearsonr işlevini içe aktarır ve ardından bunu iki değişken (x ve y) arasındaki Pearson korelasyon katsayısını hesaplamak için kullanır. Bu testin sonuçları corr ve _ değişkenlerinde saklanır.
çıkarımsal istatistik nedir
Çıkarımsal istatistik, bir nüfus hakkında çıkarımlar veya genellemeler yapmak için bir örneklemden alınan verileri kullanan bir istatistik dalıdır. Bir örneklemden toplanan verilere dayanarak bir popülasyon hakkında sonuçlar çıkarmayı içerir. Python'da çıkarımsal istatistikler, hipotez testi, korelasyon analizi, regresyon analizi ve daha fazlası gibi çeşitli teknikleri kullanarak sonuçlar çıkarmak ve tahminler yapmak için kullanılabilir. Bu teknikler, verilerimizden anlamlı içgörüler çıkarmamıza ve daha iyi kararlar almamıza yardımcı olur.
Çıkarımsal istatistik türleri
Python'da, verileri analiz etmek için kullanılabilecek çeşitli çıkarımsal istatistik türleri vardır. Bunlar arasında t-testleri, ANOVA, ki-kare testleri, korelasyon testleri ve regresyon analizi yer alır. T-testleri, iki veya daha fazla veri grubunun ortalamalarını karşılaştırmak için kullanılır. ANOVA, birden fazla veri grubunun araçlarını karşılaştırmak için kullanılır. Ki-kare testleri, kategorik değişkenler arasındaki ilişkileri test etmek için kullanılır. Korelasyon testleri, iki değişken arasındaki doğrusal bir ilişkinin gücünü ve yönünü ölçer. Son olarak, bir veya daha fazla bağımsız değişkenden bağımlı bir değişkeni tahmin etmek için regresyon analizi kullanılır.
Çıkarımsal istatistikleri nasıl yazarsınız?
Çıkarımsal istatistik, örneğin alındığı popülasyon hakkında çıkarımlar yapmak için bir örnekten alınan verileri kullanan bir istatistik dalıdır. Python'da çıkarımsal istatistikler, SciPy, StatsModels ve NumPy gibi çeşitli kitaplıklar kullanılarak gerçekleştirilebilir.
Python'da çıkarımsal istatistik yapmak için, önce gerekli kitaplıkları içe aktarmanız ve ardından ortalama(), medyan(), mod(), varyans(), standart sapma(), t-test(), chi gibi işlevleri kullanmanız gerekir. -square test() vb. Örneğin, belirli bir veri kümesinin ortalamasını hesaplamak istiyorsanız, NumPy'den mean() işlevini kullanabilirsiniz:
numpy'yi np olarak içe aktar
veri = [1,2,3,4]
ortalama_değer = np.mean(veri)
print(ortalama_değer) # Çıktı: 2.5
