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
2. Medelvärde, Median och Typvärde med Python
3. Varians och Standardavvikelse
4. Kovarians vs Korrelation
5. Konfidensintervall
6. Statistisk Testning

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
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
2. Medelvärde, Median och Typvärde med Python
3. Varians och Standardavvikelse
4. Kovarians vs Korrelation
5. Konfidensintervall
6. Statistisk Testning

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
Vi beklagar att något gick fel. Vad hände?
some-alt