Glavna težava, povezana s kodami za inferencialno statistiko v Pythonu, je, da je lahko težko razumeti in interpretirati rezultate. Python je močan jezik, vendar je lahko težko brati in razumeti kodo, ki se uporablja za inferencialno statistiko. Poleg tega je v Pythonu na voljo veliko različnih paketov za inferencialno statistiko, zaradi česar je težko izbrati pravega za določeno analizo. Nazadnje, nekateri od teh paketov morda niso tako posodobljeni ali zanesljivi kot drugi, zato je pomembno, da pred njihovo uporabo opravite raziskavo.
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)
1. vrstica: Ta vrstica uvozi funkcijo chi2_contingency iz knjižnice scipy.stats in jo nato uporabi za izračun hi-kvadrat testa neodvisnosti opazovanih podatkov. Rezultati tega testa so shranjeni v spremenljivkah chi2, p, dof in pričakovano.
2. vrstica: Ta vrstica uvozi funkcijo f_oneway iz knjižnice scipy in jo nato uporabi za izračun enosmerne ANOVE na treh vzorcih (vzorec1, vzorec2, vzorec3). Rezultati tega testa so shranjeni v spremenljivkah F in p.
3. vrstica: Ta vrstica uvozi funkcijo pearsonr iz knjižnice scipy.stats in jo nato uporabi za izračun Pearsonovega korelacijskega koeficienta med dvema spremenljivkama (x in y). Rezultati tega testa so shranjeni v spremenljivkah corr in _.
Kaj je inferencialna statistika
Inferencialna statistika je veja statistike, ki uporablja podatke iz vzorca za sklepanje ali posploševanje o populaciji. Vključuje sklepanje o populaciji na podlagi podatkov, zbranih iz vzorca. V Pythonu je mogoče uporabiti inferencialno statistiko za sklepanje in napovedovanje z uporabo različnih tehnik, kot so testiranje hipotez, korelacijska analiza, regresijska analiza in drugo. Te tehnike nam omogočajo, da iz svojih podatkov pridobimo pomembne vpoglede in nam pomagajo sprejemati boljše odločitve.
Vrste inferencialne statistike
V Pythonu obstaja več vrst inferencialnih statističnih podatkov, ki jih je mogoče uporabiti za analizo podatkov. Ti vključujejo t-teste, ANOVA, teste hi-kvadrat, korelacijske teste in regresijsko analizo. T-testi se uporabljajo za primerjavo srednjih vrednosti dveh ali več skupin podatkov. ANOVA se uporablja za primerjavo srednjih vrednosti več skupin podatkov. Hi-kvadrat testi se uporabljajo za testiranje odnosov med kategoričnimi spremenljivkami. Korelacijski testi merijo moč in smer linearne povezave med dvema spremenljivkama. Nazadnje se regresijska analiza uporablja za napovedovanje odvisne spremenljivke iz ene ali več neodvisnih spremenljivk.
Kako pišete inferencialno statistiko
Inferencialna statistika je veja statistike, ki uporablja podatke iz vzorca za sklepanje o populaciji, iz katere je bil vzorec vzet. V Pythonu je mogoče izvesti inferencialno statistiko z uporabo različnih knjižnic, kot so SciPy, StatsModels in NumPy.
Če želite izvesti inferencialno statistiko v Pythonu, boste morali najprej uvoziti potrebne knjižnice in nato uporabiti funkcije, kot so mean(), mediana(), mode(), variance(), standardni odklon(), t-test(), chi -square test() itd. Če bi na primer želeli izračunati povprečje danega niza podatkov, bi lahko uporabili funkcijo mean() iz NumPy:
uvozi numpy kot np
podatki = [1,2,3,4]
srednja_vrednost = np.mean(podatki)
print(srednja_vrednost) # Izhod: 2.5
