Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Oppiskele Edistynyt Luottamusvälin Laskenta Pythonilla | Luottamusväli
Tilastotiede Pythonilla

bookEdistynyt Luottamusvälin Laskenta Pythonilla

Jos työskentelet pienen jakauman (koko ≤ 30) kanssa, joka lähestyy normaalijakaumaa, käytä t-tilastoja.

Kuinka laskea luottamusväli?

st.t.interval(0.95, len(data) - 1, loc=data.mean(), scale=st.sem(data))
  • t.interval()-kirjaston scipy.stats-funktiota käytetään Studentin t-jakaumalle.
  • 0.95 edustaa luottamustasoa (tunnetaan myös nimellä alpha-parametri).
  • len(data) - 1 on vapausasteet (df), eli otoskoon ja yhden erotus.
  • loc tarkoittaa otosaineiston keskiarvoa.
  • sem tarkoittaa keskiarvon keskivirhettä.

Vapausasteet

Vapausasteet viittaavat itsenäisten tietoelementtien määrään, joita käytetään parametrin arviointiin.

Vapausasteiden kaava on N - 1, missä N on otoskoko.

Voit muuttaa alpha-parametria ja tarkastella, miten se vaikuttaa luottamusväliin.

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
Oliko kaikki selvää?

Miten voimme parantaa sitä?

Kiitos palautteestasi!

Osio 5. Luku 6

Kysy tekoälyä

expand

Kysy tekoälyä

ChatGPT

Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme

Awesome!

Completion rate improved to 2.63

bookEdistynyt Luottamusvälin Laskenta Pythonilla

Pyyhkäise näyttääksesi valikon

Jos työskentelet pienen jakauman (koko ≤ 30) kanssa, joka lähestyy normaalijakaumaa, käytä t-tilastoja.

Kuinka laskea luottamusväli?

st.t.interval(0.95, len(data) - 1, loc=data.mean(), scale=st.sem(data))
  • t.interval()-kirjaston scipy.stats-funktiota käytetään Studentin t-jakaumalle.
  • 0.95 edustaa luottamustasoa (tunnetaan myös nimellä alpha-parametri).
  • len(data) - 1 on vapausasteet (df), eli otoskoon ja yhden erotus.
  • loc tarkoittaa otosaineiston keskiarvoa.
  • sem tarkoittaa keskiarvon keskivirhettä.

Vapausasteet

Vapausasteet viittaavat itsenäisten tietoelementtien määrään, joita käytetään parametrin arviointiin.

Vapausasteiden kaava on N - 1, missä N on otoskoko.

Voit muuttaa alpha-parametria ja tarkastella, miten se vaikuttaa luottamusväliin.

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
Oliko kaikki selvää?

Miten voimme parantaa sitä?

Kiitos palautteestasi!

Osio 5. Luku 6
some-alt