Fortgeschrittene Konfidenzintervall-Berechnung mit Python
Bei einer kleinen Stichprobe (Größe ≤ 30), die einer Normalverteilung ähnelt, sollten t-Statistiken verwendet werden.
Wie wird das Konfidenzintervall berechnet?
st.t.interval(0.95, len(data) - 1, loc=data.mean(), scale=st.sem(data))
- Die Funktion
t.interval()
ausscipy.stats
wird für die Student-T-Verteilung verwendet. 0.95
steht für das Konfidenzniveau (auch alsalpha
-Parameter bezeichnet).len(data) - 1
ist die Anzahl der Freiheitsgrade (df
), also die Stichprobengröße minus eins.loc
steht für den Mittelwert der Stichprobendaten.sem
steht für den Standardfehler des Mittelwerts.
Freiheitsgrade
Freiheitsgrade bezeichnen die Anzahl unabhängiger Informationselemente, die zur Schätzung eines Parameters verwendet werden.
Die Formel für die Freiheitsgrade lautet N - 1, wobei N die Stichprobengröße ist.
Der Alpha-Parameter kann angepasst werden, um zu beobachten, wie er das Konfidenzintervall beeinflusst.
1234567891011import 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)
Danke für Ihr Feedback!
Fragen Sie AI
Fragen Sie AI
Fragen Sie alles oder probieren Sie eine der vorgeschlagenen Fragen, um unser Gespräch zu beginnen
Awesome!
Completion rate improved to 2.63
Fortgeschrittene Konfidenzintervall-Berechnung mit Python
Swipe um das Menü anzuzeigen
Bei einer kleinen Stichprobe (Größe ≤ 30), die einer Normalverteilung ähnelt, sollten t-Statistiken verwendet werden.
Wie wird das Konfidenzintervall berechnet?
st.t.interval(0.95, len(data) - 1, loc=data.mean(), scale=st.sem(data))
- Die Funktion
t.interval()
ausscipy.stats
wird für die Student-T-Verteilung verwendet. 0.95
steht für das Konfidenzniveau (auch alsalpha
-Parameter bezeichnet).len(data) - 1
ist die Anzahl der Freiheitsgrade (df
), also die Stichprobengröße minus eins.loc
steht für den Mittelwert der Stichprobendaten.sem
steht für den Standardfehler des Mittelwerts.
Freiheitsgrade
Freiheitsgrade bezeichnen die Anzahl unabhängiger Informationselemente, die zur Schätzung eines Parameters verwendet werden.
Die Formel für die Freiheitsgrade lautet N - 1, wobei N die Stichprobengröße ist.
Der Alpha-Parameter kann angepasst werden, um zu beobachten, wie er das Konfidenzintervall beeinflusst.
1234567891011import 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)
Danke für Ihr Feedback!