Principala problemă legată de codurile pentru statisticile inferențiale în Python este că poate fi dificil de înțeles și interpretat rezultatele. Python este un limbaj puternic, dar poate fi dificil de citit și de înțeles codul folosit pentru statisticile inferențiale. În plus, există multe pachete diferite disponibile pentru statistici inferențiale în Python, ceea ce poate face dificilă alegerea celui potrivit pentru o anumită analiză. În cele din urmă, este posibil ca unele dintre aceste pachete să nu fie la fel de actualizate sau de încredere ca altele, așa că este important să faceți cercetări înainte de a le folosi.
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)
Linia 1: Această linie importă funcția chi2_contingency din biblioteca scipy.stats, apoi o folosește pentru a calcula un test chi-pătrat de independență asupra datelor observate. Rezultatele acestui test sunt stocate în variabilele chi2, p, dof și așteptat.
Linia 2: Această linie importă funcția f_oneway din biblioteca scipy și apoi o folosește pentru a calcula o ANOVA unidirecțională pe trei eșantioane (sample1, sample2, sample3). Rezultatele acestui test sunt stocate în variabilele F și p.
Linia 3: Această linie importă funcția pearsonr din biblioteca scipy.stats și apoi o folosește pentru a calcula coeficientul de corelație al lui Pearson între două variabile (x și y). Rezultatele acestui test sunt stocate în variabilele corr și _.
Ce este statistica inferenţială
Statistica inferențială este o ramură a statisticii care utilizează datele dintr-un eșantion pentru a face inferențe sau generalizări despre o populație. Aceasta presupune tragerea de concluzii despre o populație pe baza datelor colectate dintr-un eșantion. În Python, statisticile inferențiale pot fi folosite pentru a trage concluzii și a face predicții folosind diverse tehnici, cum ar fi testarea ipotezelor, analiza corelației, analiza regresiei și multe altele. Aceste tehnici ne permit să extragem perspective semnificative din datele noastre și ne ajută să luăm decizii mai bune.
Tipuri de statistici inferenţiale
În Python, există mai multe tipuri de statistici inferențiale care pot fi utilizate pentru a analiza datele. Acestea includ teste t, ANOVA, teste chi-pătrat, teste de corelație și analiză de regresie. Testele T sunt folosite pentru a compara mediile a două sau mai multe grupuri de date. ANOVA este utilizat pentru a compara mediile mai multor grupuri de date. Testele chi-pătrat sunt utilizate pentru a testa relațiile dintre variabilele categoriale. Testele de corelație măsoară puterea și direcția unei relații liniare între două variabile. În cele din urmă, analiza de regresie este utilizată pentru a prezice o variabilă dependentă din una sau mai multe variabile independente.
Cum scrieți statistici inferențiale
Statistica inferențială este o ramură a statisticii care utilizează datele dintr-un eșantion pentru a face inferențe despre populația din care a fost prelevat eșantionul. În Python, statisticile inferențiale pot fi efectuate folosind diferite biblioteci, cum ar fi SciPy, StatsModels și NumPy.
Pentru a efectua statistici inferențiale în Python, va trebui să importați mai întâi bibliotecile necesare și apoi să utilizați funcții precum mean(), median(), mode(), variance(), standard deviation(), t-test(), chi -square test() etc. De exemplu, dacă doriți să calculați media unui set de date dat, puteți utiliza funcția mean() din NumPy:
import numpy ca np
date = [1,2,3,4]
mean_value = np.mean(date)
print(valoare_medie) # Ieșire: 2.5
