Conteúdo do Curso

Aprendendo Estatística com Python

1. Conceitos Básicos

Amostra vs População Tipos de Estatística Tipos de Dados Valor Médio Valor Mediano Valor Mediano de um Número Par de Valores Média ou Mediana Valor da Moda Quiz de Estatística Descritiva

2. Média, Mediana e Moda com Python

Examinar o Conjunto de Dados Calculando Valores de Média e Mediana com Python Estatísticas com Pandas Calcular a Média e a Mediana Salarial

3. Variância e Desvio Padrão

Variância Populacional Variância Amostral Calcular Variância com Python Desvio Padrão Desvio Padrão com Python Calculando Variância e Desvio Padrão

4. Covariância vs Correlação

Covariância Correlação Quiz de Covariância e Correlação Calcular Covariância e Correlação

5. Intervalo de Confiança

Explorar o Conjunto de Dados Intervalo de Confiança Calculando Intervalo de Confiança com Python Quiz Sobre a Largura do Intervalo de Confiança Calcular Intervalo de Confiança de 95%Cálculo Avançado de Intervalo de Confiança com Python Corresponda às Funções

6. Testes Estatísticos

O Que É o Teste t Hipóteses T-Test Matematicamente Teste Unilateral e Teste Bilateral Pressupostos do Teste t Realização de um Teste t em Python Realizar um Teste T Teste T Pareado

Calculando Intervalo de Confiança com Python

Quais Valores Podemos Estimar Usando um Intervalo de Confiança?

Neste curso, serão estimados valores médios, mas também é possível estimar outras estatísticas, como variâncias, expectativas matemáticas e mais.

Agora, veja a função para calcular intervalos de confiança.

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

A função st.norm.interval() é utilizada para calcular um intervalo de confiança com os seguintes parâmetros:

O parâmetro confidence representa o nível de confiança;
O parâmetro loc indica o valor médio da distribuição;
O scale é o erro padrão da média.

O Que é o Erro Padrão da Média?

O erro padrão da média, frequentemente chamado de erro padrão, mede a probabilidade de o valor médio da população desviar da média da amostra.

Altere o parâmetro confidence e observe as mudanças.


              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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Seção 5. Capítulo 3

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