Summary  
This chapter explains how to compute a confidence interval for a sample mean using a library function by supplying a confidence level, the sample mean, and the standard error.

General domain of usage  
Statistical data analysis

### Welche Werte können mit einem Konfidenzintervall geschätzt werden?

In diesem Kurs werden wir Mittelwerte schätzen, aber es können auch andere Statistiken wie Varianzen, mathematische Erwartungswerte und mehr geschätzt werden.

Nun betrachten wir die Funktion zur Berechnung von Konfidenzintervallen.

```python
st.norm.interval(confidence=0.95, loc=np.mean(dist), scale=st.sem(dist))
```

Die Funktion `st.norm.interval()` wird verwendet, um ein Konfidenzintervall mit den folgenden Parametern zu berechnen:
- Der Parameter `confidence` steht für das **Konfidenzniveau**;
- Der Parameter `loc` bezeichnet den **Mittelwert der Verteilung**;
- Der Parameter `scale` ist der **Standardfehler des Mittelwerts**.

### Was ist der Standardfehler des Mittelwerts?

Der Standardfehler des Mittelwerts, oft als Standardfehler bezeichnet, misst, wie wahrscheinlich es ist, dass der Populationsmittelwert vom Stichprobenmittelwert abweicht.

Versuchen Sie, den Parameter `confidence` zu ändern und beobachten Sie die Veränderungen.

# Importing libraries
import scipy.stats as st
import numpy as np

# Creating random normal distribution
dist = st.norm.rvs(size=1000, loc=50, scale=2)

# Finding confidence interval
confidence = st.norm.interval(confidence=0.95, loc=np.mean(dist), scale=st.sem(dist))

print(confidence)

Dieser Kurs vermittelt Ihnen grundlegende Kenntnisse der Statistik. Er richtet sich an Studierende mit Grundkenntnissen der Python-Syntax, da sie mit den Modulen NumPy und pandas arbeiten werden. Im Verlauf des Kurses machen Sie sich mit den grundlegenden Konzepten vertraut und gehen dann schrittweise zu komplexeren Konzepten und Aufgaben über.

Dieser Abschnitt behandelt den ersten realen statistischen Anwendungsfall: das Bestimmen von Konfidenzintervallen. Dafür sind Kenntnisse in den Bibliotheken NumPy, pandas, Matplotlib und Seaborn erforderlich, um mathematische Formeln zu berechnen und Visualisierungen zu erstellen. In diesem Abschnitt erwartet Sie nur wenig Theorie, aber ein hoher Praxisanteil!

Ein unverzichtbarer Bestandteil der Arbeit eines Data Analysts ist das Durchführen von Hypothesentests. Nach Abschluss dieses Abschnitts verstehen Sie das Konzept des Testens in der Statistik und können einen t-Test mit Python durchführen.

Berechnung des Konfidenzintervalls mit Python

Welche Werte können mit einem Konfidenzintervall geschätzt werden?

Was ist der Standardfehler des Mittelwerts?

Awesome!

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