Summary  
This chapter explains how to compute a confidence interval for a sample mean using a library function by supplying a confidence level, the sample mean, and the standard error.

General domain of usage  
Statistical data analysis

### Quelles valeurs peut-on estimer à l'aide d'un intervalle de confiance ?

Dans ce cours, nous allons estimer des valeurs moyennes, mais il est également possible d'estimer d'autres statistiques telles que les variances, les espérances mathématiques, et bien plus encore.

Passons maintenant à la fonction permettant de calculer les intervalles de confiance.

```python
st.norm.interval(confidence=0.95, loc=np.mean(dist), scale=st.sem(dist))
```

La fonction `st.norm.interval()` est utilisée pour calculer un intervalle de confiance avec les paramètres suivants :
- Le paramètre `confidence` représente le **niveau de confiance** ;
- Le paramètre `loc` indique la **valeur moyenne de la distribution** ;
- Le paramètre `scale` correspond à **l'erreur standard de la moyenne**.

### Qu'est-ce que l'erreur standard de la moyenne ?

L'erreur standard de la moyenne, souvent appelée erreur standard, mesure la probabilité que la moyenne de la population s'écarte de la moyenne de l'échantillon.

Essayez de modifier le paramètre `confidence` et observez les changements.

# Importing libraries
import scipy.stats as st
import numpy as np

# Creating random normal distribution
dist = st.norm.rvs(size=1000, loc=50, scale=2)

# Finding confidence interval
confidence = st.norm.interval(confidence=0.95, loc=np.mean(dist), scale=st.sem(dist))

print(confidence)

Ce cours vous apporte des connaissances de base en statistiques. Il s'adresse aux étudiants ayant une connaissance élémentaire de la syntaxe Python, car ils travailleront avec les modules NumPy et pandas. Au cours de la formation, vous vous familiariserez avec les concepts fondamentaux avant de passer progressivement à des notions et des tâches plus complexes.

Cette section aborde le premier cas statistique concret : la détermination des intervalles de confiance. Elle nécessite la maîtrise des bibliothèques NumPy, pandas, Matplotlib et Seaborn pour effectuer les calculs mathématiques et réaliser des visualisations. Vous rencontrerez une quantité limitée de théorie, mais une part importante de pratique.

Une partie indissociable du travail d’un analyste de données consiste à réaliser des tests d’hypothèses. Après avoir terminé cette section, vous comprendrez le principe des tests en statistique et serez en mesure d’effectuer un test t avec Python.

Calcul du Niveau de Confiance avec Python

Quelles valeurs peut-on estimer à l'aide d'un intervalle de confiance ?

Qu'est-ce que l'erreur standard de la moyenne ?

Awesome!

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