與 Python 中的推斷統計代碼相關的主要問題是難以理解和解釋結果。 Python 是一種功能強大的語言，但它可能難以閱讀和理解用於推斷統計的代碼。 此外，在 Python 中有許多不同的包可用於推斷統計，這使得很難為特定分析選擇正確的包。 最後，其中一些軟件包可能不像其他軟件包那樣是最新的或可靠的，因此在使用它們之前進行研究很重要。
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)
第 1 行：該行從 scipy.stats 庫中導入 chi2_contingency 函數，然後使用它計算觀察數據的獨立性卡方檢驗。 該測試的結果存儲在變量 chi2、p、dof 和 expected 中。
第 2 行：該行從 scipy 庫中導入 f_oneway 函數，然後使用它計算三個樣本（sample1、sample2、sample3）的單向方差分析。 該測試的結果存儲在變量 F 和 p 中。
第 3 行：該行從 scipy.stats 庫中導入 pearsonr 函數，然後使用它計算兩個變量（x 和 y）之間的 Pearson 相關係數。 此測試的結果存儲在變量 corr 和 _ 中。
什麼是推理統計
推論統計是統計的一個分支，它使用樣本中的數據對總體進行推論或概括。 它涉及根據從樣本中收集的數據得出有關總體的結論。 在 Python 中，推論統計可用於通過假設檢驗、相關分析、回歸分析等各種技術得出結論和做出預測。 這些技術使我們能夠從數據中得出有意義的見解，並幫助我們做出更好的決策。
推論統計的類型
在 Python 中，有幾種類型的推論統計可用於分析數據。 這些包括 t 檢驗、方差分析、卡方檢驗、相關檢驗和回歸分析。 T 檢驗用於比較兩組或多組數據的均值。 ANOVA 用於比較多組數據的均值。 卡方檢驗用於檢驗分類變量之間的關係。 相關性檢驗衡量兩個變量之間線性關係的強度和方向。 最後，回歸分析用於根據一個或多個自變量預測因變量。
你如何寫推理統計
推論統計是統計學的一個分支，它使用樣本中的數據來推斷樣本所來自的總體。 在 Python 中，可以使用 SciPy、StatsModels 和 NumPy 等各種庫執行推理統計。
要在 Python 中執行推理統計，您需要首先導入必要的庫，然後使用 mean()、median()、mode()、variance()、standard deviation()、t-test()、chi 等函數-square test() 等。例如，如果你想計算給定數據集的平均值，你可以使用 NumPy 的 mean() 函數：
將numpy導入為np
數據 = [1,2,3,4]
mean_value = np.mean(數據)
print(mean_value) # 輸出：2.5
