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Lernen Fortgeschrittene Konfidenzintervall-Berechnung mit Python | Konfidenzintervall
Statistik Lernen mit Python

bookFortgeschrittene 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() aus scipy.stats wird für die Student-T-Verteilung verwendet.
  • 0.95 steht für das Konfidenzniveau (auch als alpha-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.

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)
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Abschnitt 5. Kapitel 6

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st.t.interval(0.95, len(data) - 1, loc=data.mean(), scale=st.sem(data))
  • Die Funktion t.interval() aus scipy.stats wird für die Student-T-Verteilung verwendet.
  • 0.95 steht für das Konfidenzniveau (auch als alpha-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.

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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)
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