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Impara Calcolo Avanzato dell'Intervallo di Confidenza con Python | Intervallo di Confidenza
Statistica con Python
course content

Contenuti del Corso

Statistica con Python

Statistica con Python

1. Concetti di Base
2. Media, Mediana e Moda con Python
3. Varianza e Deviazione Standard
4. Covarianza vs Correlazione
5. Intervallo di Confidenza
6. Test Statistici

book
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?

python
  • La funzione t.interval() di scipy.stats viene utilizzata per la distribuzione T di Student.

  • 0.95 rappresenta il livello di confidenza (noto anche come parametro alpha).

  • len(data) - 1 sono i gradi di libertà (df), ovvero la dimensione del campione meno uno.

  • loc rappresenta la media dei dati campione.

  • sem rappresenta 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.

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)
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Grazie per i tuoi commenti!

Sezione 5. Capitolo 6

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  • La funzione t.interval() di scipy.stats viene utilizzata per la distribuzione T di Student.

  • 0.95 rappresenta il livello di confidenza (noto anche come parametro alpha).

  • len(data) - 1 sono i gradi di libertà (df), ovvero la dimensione del campione meno uno.

  • loc rappresenta la media dei dati campione.

  • sem rappresenta 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.

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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)
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