Kursinhalt

Statistik Lernen mit Python

1. Grundlagen

Stichprobe vs. Grundgesamtheit Arten der Statistik Datentypen Mittelwert Medianwert Medianwert Bei Gerader Anzahl Von Werten Mittelwert oder Median Modalwert Quiz zu Deskriptiver Statistik

2. Mittelwert, Median und Modus mit Python

Datensatz Untersuchen Berechnung von Mittelwert und Median mit Python Statistik mit Pandas Berechnung des Mittelwerts und Medians des Gehalts

3. Varianz und Standardabweichung

Populationsvarianz Stichprobenvarianz Varianz Mit Python Berechnen Standardabweichung Standardabweichung Mit Python Berechnung von Varianz und Standardabweichung

4. Kovarianz vs. Korrelation

Kovarianz Korrelation Quiz zu Kovarianz und Korrelation Kovarianz und Korrelation Berechnen

5. Konfidenzintervall

Datensatz Untersuchen Konfidenzintervall Berechnung des Konfidenzintervalls mit Python Quiz Zur Breite Des Konfidenzintervalls 95 %-Konfidenzintervall Berechnen Fortgeschrittene Berechnung von Konfidenzintervallen mit Python Funktionen Zuordnen

6. Statistische Tests

Was ist ein T-Test Hypothesen T-Test Mathematisch Einseitiger und Zweiseitiger Test Annahmen des T-Tests Durchführung Eines T-Tests in Python T-Test Durchführen Gepaarter t-Test

Berechnung des Konfidenzintervalls mit Python

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.

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.


              1234567891011
            
# 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)

War alles klar?

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Abschnitt 5. Kapitel 3

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