Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Lära Avancerad Konfidensintervallberäkning med Python | Konfidensintervall
Lära Sig Statistik med Python
course content

Kursinnehåll

Lära Sig Statistik med Python

Lära Sig Statistik med Python

1. Grundläggande Begrepp
Stickprov kontra PopulationTyper av StatistikDatatyperMedelvärdeMedianvärdeMedianvärde för ett jämnt antal värdenMedelvärde eller MedianTypvärdeQuiz om Beskrivande Statistik
2. Medelvärde, Median och Typvärde med Python
Undersök DatasetetBeräkning av Medelvärde och Medianvärde med PythonStatistik med PandasBeräkna Medel- och Medianlön
3. Varians och Standardavvikelse
PopulationsvariansStickprovsvariansBeräkna Varians med PythonStandardavvikelseStandardavvikelse med PythonBeräkning av varians och standardavvikelse
4. Kovarians vs Korrelation
KovariansKorrelationQuiz om Kovarians och KorrelationBeräkna Kovarians och Korrelation
5. Konfidensintervall
Utforska DatamängdenKonfidensintervallBeräkning av Konfidensintervall med PythonQuiz om Konfidensintervallens BreddBeräkna 95 % KonfidensintervallAvancerad Konfidensintervallberäkning med PythonMatcha Funktionerna
6. Statistisk Testning
Vad är t-testHypoteserT-test MatematisktEnkelriktat och Dubbelriktat TestAntaganden för T-testUtföra ett t-test i PythonUtföra ett t-testParat t-test

book
Avancerad Konfidensintervallberäkning med Python

Om du arbetar med en liten fördelning (storlek ≤ 30) som approximativt följer normalfördelningen, använd t-statistik.

Hur beräknas konfidensintervallet?

python

  • Funktionen t.interval() från scipy.stats används för Student's T-fördelning.

  • 0.95 representerar konfidensnivån (även kallad alpha-parametern).

  • len(data) - 1 är frihetsgraderna (df), vilket är stickprovsstorleken minus ett.

  • loc representerar medelvärdet av stickprovsdatan.

  • sem representerar standardfelet för medelvärdet.

Frihetsgrader

Frihetsgrader avser antalet oberoende informationsenheter som används för att uppskatta en parameter.

Formeln för frihetsgrader är N - 1, där N är stickprovsstorleken.

Du kan ändra alpha-parametern för att observera hur den påverkar 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)
copy
Var allt tydligt?

Hur kan vi förbättra det?

Tack för dina kommentarer!

Avsnitt 5. Kapitel 6

Fråga AI

expand

Fråga AI

ChatGPT

Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal

course content

Kursinnehåll

Lära Sig Statistik med Python

Lära Sig Statistik med Python

1. Grundläggande Begrepp
Stickprov kontra PopulationTyper av StatistikDatatyperMedelvärdeMedianvärdeMedianvärde för ett jämnt antal värdenMedelvärde eller MedianTypvärdeQuiz om Beskrivande Statistik
2. Medelvärde, Median och Typvärde med Python
Undersök DatasetetBeräkning av Medelvärde och Medianvärde med PythonStatistik med PandasBeräkna Medel- och Medianlön
3. Varians och Standardavvikelse
PopulationsvariansStickprovsvariansBeräkna Varians med PythonStandardavvikelseStandardavvikelse med PythonBeräkning av varians och standardavvikelse
4. Kovarians vs Korrelation
KovariansKorrelationQuiz om Kovarians och KorrelationBeräkna Kovarians och Korrelation
5. Konfidensintervall
Utforska DatamängdenKonfidensintervallBeräkning av Konfidensintervall med PythonQuiz om Konfidensintervallens BreddBeräkna 95 % KonfidensintervallAvancerad Konfidensintervallberäkning med PythonMatcha Funktionerna
6. Statistisk Testning
Vad är t-testHypoteserT-test MatematisktEnkelriktat och Dubbelriktat TestAntaganden för T-testUtföra ett t-test i PythonUtföra ett t-testParat t-test

book
Avancerad Konfidensintervallberäkning med Python

Om du arbetar med en liten fördelning (storlek ≤ 30) som approximativt följer normalfördelningen, använd t-statistik.

Hur beräknas konfidensintervallet?

python

  • Funktionen t.interval() från scipy.stats används för Student's T-fördelning.

  • 0.95 representerar konfidensnivån (även kallad alpha-parametern).

  • len(data) - 1 är frihetsgraderna (df), vilket är stickprovsstorleken minus ett.

  • loc representerar medelvärdet av stickprovsdatan.

  • sem representerar standardfelet för medelvärdet.

Frihetsgrader

Frihetsgrader avser antalet oberoende informationsenheter som används för att uppskatta en parameter.

Formeln för frihetsgrader är N - 1, där N är stickprovsstorleken.

Du kan ändra alpha-parametern för att observera hur den påverkar 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)
copy
Var allt tydligt?

Hur kan vi förbättra det?

Tack för dina kommentarer!

Avsnitt 5. Kapitel 6
some-alt