Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Lernen Fortgeschrittene Berechnung von Konfidenzintervallen mit Python | Konfidenzintervall
Statistik Lernen mit Python
course content

Kursinhalt

Statistik Lernen mit Python

Statistik Lernen mit Python

1. Grundlagen
2. Mittelwert, Median und Modus mit Python
3. Varianz und Standardabweichung
4. Kovarianz vs. Korrelation
5. Konfidenzintervall
6. Statistische Tests

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)) print(confidence)
copy
War alles klar?

Wie können wir es verbessern?

Danke für Ihr Feedback!

Abschnitt 5. Kapitel 6

Fragen Sie AI

expand
ChatGPT

Fragen Sie alles oder probieren Sie eine der vorgeschlagenen Fragen, um unser Gespräch zu beginnen

course content

Kursinhalt

Statistik Lernen mit Python

Statistik Lernen mit Python

1. Grundlagen
2. Mittelwert, Median und Modus mit Python
3. Varianz und Standardabweichung
4. Kovarianz vs. Korrelation
5. Konfidenzintervall
6. Statistische Tests

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)) print(confidence)
copy
War alles klar?

Wie können wir es verbessern?

Danke für Ihr Feedback!

Abschnitt 5. Kapitel 6
Wir sind enttäuscht, dass etwas schief gelaufen ist. Was ist passiert?
some-alt