Lære Avanceret Beregning af Konfidensintervaller med Python

Ved arbejde med en lille fordeling (størrelse ≤ 30), der tilnærmer sig normalfordelingen, anvendes t-statistik.

Hvordan beregnes konfidensintervallet?

st.t.interval(0.95, len(data) - 1, loc=data.mean(), scale=st.sem(data))

Funktionen t.interval() fra scipy.stats anvendes til Student's T-fordeling.
0.95 angiver konfidensniveauet (også kendt som alpha-parameteren).
len(data) - 1 er frihedsgraderne (df), hvilket er stikprøvestørrelsen minus én.
loc angiver middelværdien af stikprøvedataene.
sem angiver standardfejlen af middelværdien.

Frihedsgrader

Frihedsgrader refererer til antallet af uafhængige informationselementer, der bruges til at estimere en parameter.

Formlen for frihedsgrader er N - 1, hvor N er stikprøvestørrelsen.

Du kan ændre alpha-parameteren for at observere, hvordan den påvirker konfidensintervallet.


              1234567891011
            
import scipy.stats as st
import numpy as np

data = [104, 106, 106, 107, 107, 107, 108, 108, 108, 108, 108, 109, 109, 109, 110, 110, 111, 111, 112]
# Calculate the confidence interval
confidence = st.t.interval(0.95,
                           len(data)-1,
                           loc = np.mean(data),
                           scale = st.sem(data))

print(confidence)

Var alt klart?

Tak for dine kommentarer!

Sektion 5. Kapitel 6

Spørg AI

Spørg om hvad som helst eller prøv et af de foreslåede spørgsmål for at starte vores chat

Suggested prompts:

What does the output of the confidence interval mean?

How can I change the confidence level in the calculation?

Can you explain why we use the t-distribution instead of the normal distribution here?

Stryg for at vise menuen