Calcolo dell'Intervallo di Confidenza con Python
Quali valori possiamo stimare utilizzando un intervallo di confidenza?
In questo corso, verranno stimati valori medi, ma è possibile stimare anche altre statistiche come varianze, valori attesi matematici e altro.
Esaminare la funzione utilizzata per calcolare gli intervalli di confidenza.
st.norm.interval(confidence=0.95, loc=np.mean(dist), scale=st.sem(dist))
La funzione st.norm.interval() viene utilizzata per calcolare un intervallo di confidenza con i seguenti parametri:
- Il parametro
confidencerappresenta il livello di confidenza; - Il parametro
locindica il valore medio della distribuzione; - Il parametro
scaleè l'errore standard della media.
Che cos'è l'errore standard della media?
L'errore standard della media, spesso chiamato errore standard, misura quanto è probabile che la media della popolazione si discosti dalla media del campione.
Provare a modificare il parametro confidence e osservare le variazioni.
1234567891011# 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)
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In questo corso, verranno stimati valori medi, ma è possibile stimare anche altre statistiche come varianze, valori attesi matematici e altro.
Esaminare la funzione utilizzata per calcolare gli intervalli di confidenza.
st.norm.interval(confidence=0.95, loc=np.mean(dist), scale=st.sem(dist))
La funzione st.norm.interval() viene utilizzata per calcolare un intervallo di confidenza con i seguenti parametri:
- Il parametro
confidencerappresenta il livello di confidenza; - Il parametro
locindica il valore medio della distribuzione; - Il parametro
scaleè l'errore standard della media.
Che cos'è l'errore standard della media?
L'errore standard della media, spesso chiamato errore standard, misura quanto è probabile che la media della popolazione si discosti dalla media del campione.
Provare a modificare il parametro confidence e osservare le variazioni.
1234567891011# 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)
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