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Statistik Lernen mit Python
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Kursinhalt

Statistik Lernen mit Python

Statistik Lernen mit Python

1. Grundlagen
Stichprobe vs. GrundgesamtheitArten der StatistikDatentypenMittelwertMedianwertMedianwert Bei Gerader Anzahl Von WertenMittelwert oder MedianModalwertQuiz zu Deskriptiver Statistik
2. Mittelwert, Median und Modus mit Python
Datensatz UntersuchenBerechnung von Mittelwert und Median mit PythonStatistik mit PandasBerechnung des Mittelwerts und Medians des Gehalts
3. Varianz und Standardabweichung
PopulationsvarianzStichprobenvarianzVarianz Mit Python BerechnenStandardabweichungStandardabweichung Mit PythonBerechnung von Varianz und Standardabweichung
4. Kovarianz vs. Korrelation
KovarianzKorrelationQuiz zu Kovarianz und KorrelationKovarianz und Korrelation Berechnen
5. Konfidenzintervall
Datensatz UntersuchenKonfidenzintervallBerechnung des Konfidenzintervalls mit PythonQuiz Zur Breite Des Konfidenzintervalls95 %-Konfidenzintervall BerechnenFortgeschrittene Berechnung von Konfidenzintervallen mit PythonFunktionen Zuordnen
6. Statistische Tests
Was ist ein T-TestHypothesenT-Test MathematischEinseitiger und Zweiseitiger TestAnnahmen des T-TestsDurchführung Eines T-Tests in PythonT-Test DurchführenGepaarter t-Test

book
Fortgeschrittene Berechnung von Konfidenzintervallen mit Python

Bei kleinen Stichprobenumfängen (Größe ≤ 30), die annähernd normalverteilt sind, sollten t-Statistiken verwendet werden.

Wie wird das Konfidenzintervall berechnet?

python

  • Die Funktion t.interval() aus scipy.stats wird für die Student-T-Verteilung verwendet.

  • 0.95 steht für das Konfidenzniveau (auch als alpha-Parameter bekannt).

  • len(data) - 1 ist die Anzahl der Freiheitsgrade (df), also 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 sich das Konfidenzintervall verändert.


              
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))

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Abschnitt 5. Kapitel 6

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2. Mittelwert, Median und Modus mit Python
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3. Varianz und Standardabweichung
PopulationsvarianzStichprobenvarianzVarianz Mit Python BerechnenStandardabweichungStandardabweichung Mit PythonBerechnung von Varianz und Standardabweichung
4. Kovarianz vs. Korrelation
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Bei kleinen Stichprobenumfängen (Größe ≤ 30), die annähernd normalverteilt sind, sollten t-Statistiken verwendet werden.

Wie wird das Konfidenzintervall berechnet?

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  • Die Funktion t.interval() aus scipy.stats wird für die Student-T-Verteilung verwendet.

  • 0.95 steht für das Konfidenzniveau (auch als alpha-Parameter bekannt).

  • len(data) - 1 ist die Anzahl der Freiheitsgrade (df), also 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 sich das Konfidenzintervall verändert.


              
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))

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