Kurssisisältö

Tilastotieteen Opiskelu Pythonilla

1. Peruskäsitteet

Otos vs Populaatio Tilastotieteen Tyypit Datan Tyypit Keskiarvo Mediaaniarvo Parillisen Määrän Arvojen Mediaaniarvo Keskiarvo Vai Mediaani Moodiarvo Kuvailevan Tilastotieteen Testi

2. Keskiarvo, Mediaani ja Moodi Pythonilla

Tutki Aineistoa Keskiarvon ja Mediaanin Laskeminen Pythonilla Tilastot Pandas-kirjastolla Keskiarvon ja mediaanipalkan laskeminen

3. Varianssi ja Keskihajonta

Populaatiovarianssi Otosvarianssi Varianssin Laskeminen Pythonilla Keskihajonta Keskihajonta Pythonilla Varianssin ja Keskihajonnan Laskeminen

4. Kovarianssi vs. Korrelaatio

Kovarianssi Korrelaatio Kovarianssi ja Korrelaatio -Kysely Kovarianssin ja Korrelaation Laskeminen

5. Luottamusväli

Tutki Aineistoa Luottamusväli Luottamusvälin Laskeminen Pythonilla Luottamusvälin Leveyden Testi Laske 95 %:n Luottamusväli Edistynyt Luottamusvälin Laskenta Pythonilla Yhdistä Funktiot

6. Tilastollinen Testaaminen

Mikä on t-testi Hypoteesit T-testi Matemaattisesti Yksisuuntainen ja Kaksisuuntainen Testi T-test-Oletukset T-testin Suorittaminen Pythonilla Suorita t-testi Parillinen t-testi

Edistynyt Luottamusvälin Laskenta Pythonilla

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

Kuinka laskea luottamusväli?


python

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 otoskoko miinus yksi.
loc edustaa otosaineiston keskiarvoa.
sem edustaa keskiarvon keskivirhettä.

Vapausasteet

Vapausasteet tarkoittavat itsenäisten tietoelementtien määrää, joita käytetään parametrin estimointiin.

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

Voit muuttaa alpha-parametria nähdäksesi, 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)

Oliko kaikki selvää?

Kiitos palautteestasi!

Osio 5. Luku 6

Kysy tekoälyä

Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme