Vấn đề chính liên quan đến mã cho thống kê suy luận trong Python là có thể khó hiểu và diễn giải kết quả. Python là một ngôn ngữ mạnh mẽ, nhưng có thể khó đọc và hiểu mã được sử dụng cho thống kê suy luận. Ngoài ra, có nhiều gói khác nhau có sẵn cho số liệu thống kê suy luận trong Python, điều này có thể khiến bạn khó chọn gói phù hợp cho một phân tích cụ thể. Cuối cùng, một số gói này có thể không cập nhật hoặc đáng tin cậy như những gói khác, vì vậy điều quan trọng là phải nghiên cứu trước khi sử dụng chúng.
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)
Dòng 1: Dòng này nhập hàm chi2_contingency từ thư viện scipy.stats, sau đó sử dụng hàm này để tính toán kiểm tra chi bình phương về tính độc lập trên dữ liệu được quan sát. Kết quả của phép thử này được lưu trữ trong các biến chi2, p, dof, vàexpected.
Dòng 2: Dòng này nhập hàm f_oneway từ thư viện scipy, sau đó sử dụng hàm này để tính toán ANOVA một chiều trên ba mẫu (sample1, sample2, sample3). Kết quả của bài kiểm tra này được lưu trữ trong các biến F và p.
Dòng 3: Dòng này nhập hàm pearsonr từ thư viện scipy.stats, sau đó sử dụng hàm này để tính hệ số tương quan Pearson giữa hai biến (x và y). Kết quả của bài kiểm tra này được lưu trữ trong các biến corr và _.
thống kê suy luận là gì
Thống kê suy luận là một nhánh của thống kê sử dụng dữ liệu từ một mẫu để suy luận hoặc khái quát hóa về dân số. Nó liên quan đến việc rút ra kết luận về dân số dựa trên dữ liệu thu thập được từ một mẫu. Trong Python, thống kê suy luận có thể được sử dụng để đưa ra kết luận và đưa ra dự đoán bằng cách sử dụng các kỹ thuật khác nhau như kiểm tra giả thuyết, phân tích tương quan, phân tích hồi quy, v.v. Những kỹ thuật này cho phép chúng tôi rút ra những hiểu biết có ý nghĩa từ dữ liệu của mình và giúp chúng tôi đưa ra quyết định tốt hơn.
Các loại thống kê suy luận
Trong Python, có một số loại thống kê suy luận có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu. Chúng bao gồm kiểm tra t, ANOVA, kiểm tra chi bình phương, kiểm tra tương quan và phân tích hồi quy. Thử nghiệm T được sử dụng để so sánh phương tiện của hai hoặc nhiều nhóm dữ liệu. ANOVA được sử dụng để so sánh phương tiện của nhiều nhóm dữ liệu. Kiểm định chi bình phương được sử dụng để kiểm tra mối quan hệ giữa các biến phân loại. Các bài kiểm tra tương quan đo lường cường độ và hướng của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến. Cuối cùng, phân tích hồi quy được sử dụng để dự đoán một biến phụ thuộc từ một hoặc nhiều biến độc lập.
Làm thế nào để bạn viết thống kê suy luận
Thống kê suy luận là một nhánh của thống kê sử dụng dữ liệu từ một mẫu để suy luận về dân số mà mẫu được lấy. Trong Python, thống kê suy luận có thể được thực hiện bằng nhiều thư viện khác nhau như SciPy, StatsModels và NumPy.
Để thực hiện thống kê suy luận trong Python, trước tiên bạn cần nhập các thư viện cần thiết, sau đó sử dụng các hàm như mean(), median(), mode(),variance(), độ lệch chuẩn(), t-test(), chi -square test(), v.v. Ví dụ: nếu bạn muốn tính giá trị trung bình của một tập dữ liệu nhất định, bạn có thể sử dụng hàm mean() từ NumPy:
nhập numpy dưới dạng np
dữ liệu = [1,2,3,4]
mean_value = np.mean(dữ liệu)
in(mean_value) # Đầu ra: 2.5
