Calcul Avancé d'Intervalle de Confiance avec Python

Si nous travaillons avec une petite distribution (taille inférieure ou égale à 30) qui s'approche de la distribution normale, nous utiliserons les statistiques t.

Comment calculer l'intervalle de confiance ?

Nous utilisons la fonction t.interval() de scipy.stats pour la distribution de Student.
Comme mentionné précédemment, alpha représente le niveau de confiance.
df signifie le nombre de degrés de liberté.
loc représente la moyenne.
sem représente l'erreur standard de l'échantillon.

Degrés de Liberté

Les degrés de liberté sont le nombre d'éléments d'information indépendants utilisés pour estimer un paramètre.

La formule pour les degrés de liberté est N - 1, où N est la taille de l'échantillon.

N'hésitez pas à ajuster le paramètre alpha et à observer les changements résultants.


              1234567891011
            
import scipy.stats as st
import numpy as np

data = [104, 106, 106, 107, 107, 107, 108, 108, 108, 108, 108, 109, 109, 109, 110, 110, 111, 111, 112]
# Calculate the confidence interval
confidence = st.t.interval(alpha = 0.95,
                           df = len(data)-1,
                           loc = np.mean(data),
                           scale = st.sem(data))

print(confidence)

Tout était clair ?

Merci pour vos commentaires !

Section 5. Chapitre 6