Cálculo Avanzado de Intervalos de Confianza con Python
Si se trabaja con una distribución pequeña (tamaño ≤ 30) que se aproxima a la distribución normal, se deben utilizar estadísticas t.
¿Cómo calcular el intervalo de confianza?
st.t.interval(0.95, len(data) - 1, loc=data.mean(), scale=st.sem(data))
- La función
t.interval()descipy.statsse utiliza para la distribución T de Student. 0.95representa el nivel de confianza (también conocido como el parámetroalpha).len(data) - 1corresponde a los grados de libertad (df), que es el tamaño de la muestra menos uno.locrepresenta la media de los datos de la muestra.semrepresenta el error estándar de la media.
Grados de libertad
Los grados de libertad se refieren al número de elementos de información independientes utilizados para estimar un parámetro.
La fórmula para los grados de libertad es N - 1, donde N es el tamaño de la muestra.
Se puede modificar el parámetro alpha para observar cómo afecta al intervalo de confianza.
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)
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st.t.interval(0.95, len(data) - 1, loc=data.mean(), scale=st.sem(data))
- La función
t.interval()descipy.statsse utiliza para la distribución T de Student. 0.95representa el nivel de confianza (también conocido como el parámetroalpha).len(data) - 1corresponde a los grados de libertad (df), que es el tamaño de la muestra menos uno.locrepresenta la media de los datos de la muestra.semrepresenta el error estándar de la media.
Grados de libertad
Los grados de libertad se refieren al número de elementos de información independientes utilizados para estimar un parámetro.
La fórmula para los grados de libertad es N - 1, donde N es el tamaño de la muestra.
Se puede modificar el parámetro alpha para observar cómo afecta al intervalo de confianza.
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)
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