Calcolo Avanzato dell'Intervallo di Confidenza con Python
Se si lavora con una distribuzione di piccole dimensioni (dimensione ≤ 30) che approssima la distribuzione normale, utilizzare le statistiche t.
Come calcolare l'intervallo di confidenza?
st.t.interval(0.95, len(data) - 1, loc=data.mean(), scale=st.sem(data))
- La funzione
t.interval()discipy.statsviene utilizzata per la distribuzione T di Student. 0.95rappresenta il livello di confidenza (noto anche come parametroalpha).len(data) - 1sono i gradi di libertà (df), ovvero la dimensione del campione meno uno.locrappresenta la media dei dati campione.semrappresenta l'errore standard della media.
Gradi di libertà
I gradi di libertà si riferiscono al numero di elementi informativi indipendenti utilizzati per stimare un parametro.
La formula per i gradi di libertà è N - 1, dove N è la dimensione del campione.
È possibile modificare il parametro alpha per osservare come influisce sull'intervallo di confidenza.
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)
Grazie per i tuoi commenti!
Chieda ad AI
Chieda ad AI
Chieda pure quello che desidera o provi una delle domande suggerite per iniziare la nostra conversazione
What does the output of the confidence interval mean?
How can I change the confidence level in the calculation?
Can you explain why we use the t-distribution instead of the normal distribution here?
Fantastico!
Completion tasso migliorato a 2.63Calcolo Avanzato dell'Intervallo di Confidenza con Python
Scorri per mostrare il menu
Se si lavora con una distribuzione di piccole dimensioni (dimensione ≤ 30) che approssima la distribuzione normale, utilizzare le statistiche t.
Come calcolare l'intervallo di confidenza?
st.t.interval(0.95, len(data) - 1, loc=data.mean(), scale=st.sem(data))
- La funzione
t.interval()discipy.statsviene utilizzata per la distribuzione T di Student. 0.95rappresenta il livello di confidenza (noto anche come parametroalpha).len(data) - 1sono i gradi di libertà (df), ovvero la dimensione del campione meno uno.locrappresenta la media dei dati campione.semrappresenta l'errore standard della media.
Gradi di libertà
I gradi di libertà si riferiscono al numero di elementi informativi indipendenti utilizzati per stimare un parametro.
La formula per i gradi di libertà è N - 1, dove N è la dimensione del campione.
È possibile modificare il parametro alpha per osservare come influisce sull'intervallo di confidenza.
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)
Grazie per i tuoi commenti!
