Contenu du cours

Apprendre les Statistiques avec Python

1. Concepts de Base

Échantillon vs Population Types de Statistiques Types de Données Valeur Moyenne Valeur Médiane Valeur Médiane d'un Nombre Pair de Valeurs Moyenne ou Médiane Valeur Modale Quiz sur les Statistiques Descriptives

2. Moyenne, Médiane et Mode avec Python

Examiner le Jeu de Données Calcul des Valeurs Moyenne et Médiane avec Python Statistiques Avec Pandas Calculer la Moyenne et la Médiane des Salaires

3. Variance et Écart Type

Variance de la Population Variance d'Échantillon Calculer la Variance avec Python Écart Type Écart Type avec Python Calcul du Variance et de l'Écart Type

4. Covariance contre Corrélation

Covariance Corrélation Quiz sur la Covariance et la Corrélation Calcul de la Covariance et de la Corrélation

5. Intervalle de Confiance

Explorer l'Ensemble de Données Intervalle de Confiance Calcul du Niveau de Confiance avec Python Quiz sur la Largeur de l'Intervalle de Confiance Calculer l’Intervalle de Confiance à 95 %Calcul Avancé d'Intervalle de Confiance avec Python Associer les Fonctions

6. Tests Statistiques

Qu'est-ce Qu'un Test T Hypothèses Test T Mathématiquement Test Unilatéral et Test Bilatéral Hypothèses du t-test Réalisation d'un Test T dans Python Réaliser un Test T Test t Apparié

Calcul du Niveau de Confiance avec Python

Quelles valeurs peut-on estimer à l'aide d'un intervalle de confiance ?

Dans ce cours, nous allons estimer des valeurs moyennes, mais il est également possible d'estimer d'autres statistiques telles que les variances, les espérances mathématiques, et bien plus encore.

Passons maintenant à la fonction permettant de calculer les intervalles de confiance.


python

La fonction st.norm.interval() est utilisée pour calculer un intervalle de confiance avec les paramètres suivants :

Le paramètre confidence représente le niveau de confiance ;
Le paramètre loc indique la valeur moyenne de la distribution ;
Le paramètre scale correspond à l'erreur standard de la moyenne.

Qu'est-ce que l'erreur standard de la moyenne ?

L'erreur standard de la moyenne, souvent appelée erreur standard, mesure la probabilité que la moyenne de la population s'écarte de la moyenne de l'échantillon.

Essayez de modifier le paramètre confidence et observez les changements.


              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)

Tout était clair ?

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Section 5. Chapitre 3

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