Calculando Intervalo de Confiança com Python
Quais valores podem ser estimados 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
confidencerepresenta o nível de confiança; - O parâmetro
locindica o valor médio da distribuição; - O
scaleé 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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What happens if I change the confidence level to 99%?
Can you explain how the confidence interval is interpreted?
What does the output of the confidence interval mean in this context?
Awesome!
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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
confidencerepresenta o nível de confiança; - O parâmetro
locindica o valor médio da distribuição; - O
scaleé 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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