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Aprenda Cálculo Avançado de Intervalo de Confiança com Python | Intervalo de Confiança
Aprendendo Estatística com Python
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Conteúdo do Curso

Aprendendo Estatística com Python

Aprendendo Estatística com Python

1. Conceitos Básicos
2. Média, Mediana e Moda com Python
3. Variância e Desvio Padrão
4. Covariância vs Correlação
5. Intervalo de Confiança
6. Testes Estatísticos

book
Cálculo Avançado de Intervalo de Confiança com Python

Se estiver trabalhando com uma distribuição pequena (tamanho ≤ 30) que se aproxima da distribuição normal, utilize estatísticas t.

Como calcular o intervalo de confiança?

python
  • A função t.interval() do scipy.stats é utilizada para a distribuição T de Student.

  • 0.95 representa o nível de confiança (também conhecido como parâmetro alpha).

  • len(data) - 1 corresponde aos graus de liberdade (df), que é o tamanho da amostra menos um.

  • loc representa a média dos dados da amostra.

  • sem representa o erro padrão da média.

Graus de Liberdade

Graus de liberdade referem-se ao número de elementos de informação independentes usados para estimar um parâmetro.

A fórmula para graus de liberdade é N - 1, onde N é o tamanho da amostra.

É possível modificar o parâmetro alpha para observar como ele afeta o intervalo de confiança.

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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Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 5. Capítulo 6

Pergunte à IA

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4. Covariância vs Correlação
5. Intervalo de Confiança
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Cálculo Avançado de Intervalo de Confiança com Python

Se estiver trabalhando com uma distribuição pequena (tamanho ≤ 30) que se aproxima da distribuição normal, utilize estatísticas t.

Como calcular o intervalo de confiança?

python
  • A função t.interval() do scipy.stats é utilizada para a distribuição T de Student.

  • 0.95 representa o nível de confiança (também conhecido como parâmetro alpha).

  • len(data) - 1 corresponde aos graus de liberdade (df), que é o tamanho da amostra menos um.

  • loc representa a média dos dados da amostra.

  • sem representa o erro padrão da média.

Graus de Liberdade

Graus de liberdade referem-se ao número de elementos de informação independentes usados para estimar um parâmetro.

A fórmula para graus de liberdade é N - 1, onde N é o tamanho da amostra.

É possível modificar o parâmetro alpha para observar como ele afeta o intervalo de confiança.

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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Sentimos muito que algo saiu errado. O que aconteceu?
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