
              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)

Alt var klart?

Takk for tilbakemeldingene dine!

Seksjon 5. Kapittel 6

Spør AI

Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår

Kursinnhold

Lære Statistikk med Python

1. Grunnleggende Konsepter

Utvalg vs Populasjon Typer av statistikk Datatyper Gjennomsnitt Medianverdi Medianverdi for Et Partall av Verdier Gjennomsnitt eller Median Typetall Quiz om Beskrivende Statistikk

2. Gjennomsnitt, Median og Modus med Python

Undersøk Datasettet Beregning av Gjennomsnitts- og Medianverdier med Python Statistikk med Pandas Beregne Gjennomsnittlig og Median Lønn

3. Varians og Standardavvik

Populasjonsvarians Utvalgsvarians Beregn Varians med Python Standardavvik Standardavvik med Python Beregning av Varians og Standardavvik

4. Kovarians vs. Korrelasjon

Kovarians Korrelasjon Quiz om Kovarians og Korrelasjon Beregne Kovarians og Korrelasjon

5. Konfidensintervall

6. Statistisk Testing

Hva er t-test Hypoteser T-test Matematisk Enhalet og Tohalet Test Forutsetninger for T-test Utføring av t-test i Python Utføre en t-test Parret T-test

Avansert Beregning av Konfidensintervall med Python

Hvis du arbeider med en liten fordeling (størrelse ≤ 30) som tilnærmer seg normalfordelingen, bruk t-statistikk.

Hvordan beregne konfidensintervallet?


python

Funksjonen t.interval() fra scipy.stats brukes for Student's T-fordeling.
0.95 representerer konfidensnivået (også kjent som alpha-parameteren).
len(data) - 1 er frihetsgrader (df), som er utvalgsstørrelsen minus én.
loc representerer gjennomsnittet av utvalgsdataene.
sem representerer standardfeilen til gjennomsnittet.

Frihetsgrader

Frihetsgrader refererer til antall uavhengige informasjonsenheter som brukes til å estimere en parameter.

Formelen for frihetsgrader er N - 1, hvor N er utvalgsstørrelsen.

Du kan endre alpha-parameteren for å observere hvordan den påvirker konfidensintervallet.


              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)

Alt var klart?

Takk for tilbakemeldingene dine!

Seksjon 5. Kapittel 6