Riješeno: kodovi za inferencijalne statistike u pythonu

Glavni problem povezan s kodovima za inferencijalnu statistiku u Pythonu jest to što može biti teško razumjeti i interpretirati rezultate. Python je moćan jezik, ali može biti teško čitati i razumjeti kod koji se koristi za inferencijalnu statistiku. Osim toga, postoji mnogo različitih paketa dostupnih za inferencijalne statistike u Pythonu, što može otežati odabir pravog za određenu analizu. Naposljetku, neki od ovih paketa možda nisu ažurni ili pouzdani kao drugi, stoga je važno istražiti ih prije njihove uporabe.

1. Chi-Square Test of Independence: 
from scipy.stats import chi2_contingency
chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(observed)

2. One-Way ANOVA: 
from scipy import stats 
F, p = stats.f_oneway(sample1, sample2, sample3) 
  
3. Pearson’s Correlation Coefficient: 
from scipy.stats import pearsonr 
corr, _ = pearsonr(x, y)

Redak 1: ovaj redak uvozi funkciju chi2_contingency iz biblioteke scipy.stats, a zatim je koristi za izračun hi-kvadrat testa neovisnosti o promatranim podacima. Rezultati ovog testa pohranjeni su u varijablama chi2, p, dof i očekivano.

Redak 2: Ovaj redak uvozi funkciju f_oneway iz biblioteke scipy, a zatim je koristi za izračunavanje jednosmjerne ANOVA na tri uzorka (uzorak1, uzorak2, uzorak3). Rezultati ovog testa pohranjuju se u varijablama F i p.

Redak 3: Ovaj redak uvozi funkciju pearsonr iz biblioteke scipy.stats, a zatim je koristi za izračunavanje Pearsonovog koeficijenta korelacije između dvije varijable (x i y). Rezultati ovog testa pohranjeni su u varijablama corr i _.

Što je inferencijalna statistika

Inferencijalna statistika grana je statistike koja koristi podatke iz uzorka za donošenje zaključaka ili generalizacija o populaciji. Uključuje donošenje zaključaka o populaciji na temelju podataka prikupljenih iz uzorka. U Pythonu se inferencijalna statistika može koristiti za izvođenje zaključaka i predviđanja korištenjem različitih tehnika kao što su testiranje hipoteza, korelacijska analiza, regresijska analiza i još mnogo toga. Ove nam tehnike omogućuju izvlačenje značajnih uvida iz naših podataka i pomažu nam u donošenju boljih odluka.

Vrste inferencijalne statistike

U Pythonu postoji nekoliko vrsta inferencijalne statistike koja se može koristiti za analizu podataka. To uključuje t-testove, ANOVA, hi-kvadrat testove, korelacijske testove i regresijsku analizu. T-testovi se koriste za usporedbu srednjih vrijednosti dviju ili više skupina podataka. ANOVA se koristi za usporedbu srednjih vrijednosti više skupina podataka. Hi-kvadrat testovi koriste se za testiranje odnosa između kategoričkih varijabli. Testovi korelacije mjere snagu i smjer linearnog odnosa između dviju varijabli. Konačno, regresijska analiza koristi se za predviđanje zavisne varijable iz jedne ili više nezavisnih varijabli.

Kako pišete inferencijalne statistike

Inferencijalna statistika je grana statistike koja koristi podatke iz uzorka za donošenje zaključaka o populaciji iz koje je uzorak uzet. U Pythonu se inferencijalna statistika može izvesti pomoću različitih biblioteka kao što su SciPy, StatsModels i NumPy.

Za izvođenje inferencijalne statistike u Pythonu morat ćete prvo uvesti potrebne biblioteke, a zatim koristiti funkcije kao što su mean(), median(), mode(), variance(), standard deviation(), t-test(), chi -square test() itd. Na primjer, ako želite izračunati srednju vrijednost određenog skupa podataka, možete koristiti funkciju mean() iz NumPy:

uvoz numpy kao np
podaci = [1,2,3,4]
srednja_vrijednost = np.srednja(podaci)
ispis(srednja_vrijednost) # Izlaz: 2.5

Povezani postovi:

Ostavite komentar