Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Lære Avansert Beregning av Konfidensintervall med Python | Konfidensintervall
Lære Statistikk med Python
course content

Kursinnhold

Lære Statistikk med Python

Lære Statistikk med Python

1. Grunnleggende Konsepter
Utvalg vs PopulasjonTyper av statistikkDatatyperGjennomsnittMedianverdiMedianverdi for Et Partall av VerdierGjennomsnitt eller MedianTypetallQuiz om Beskrivende Statistikk
2. Gjennomsnitt, Median og Modus med Python
Undersøk DatasettetBeregning av Gjennomsnitts- og Medianverdier med PythonStatistikk med PandasBeregne Gjennomsnittlig og Median Lønn
3. Varians og Standardavvik
PopulasjonsvariansUtvalgsvariansBeregn Varians med PythonStandardavvikStandardavvik med PythonBeregning av Varians og Standardavvik
4. Kovarians vs. Korrelasjon
KovariansKorrelasjonQuiz om Kovarians og KorrelasjonBeregne Kovarians og Korrelasjon
5. Konfidensintervall
Utforsk DatasettetKonfidensintervallBeregning av Konfidensintervall med PythonQuiz om KonfidensintervallbreddeBeregn 95 % KonfidensintervallAvansert Beregning av Konfidensintervall med PythonMatche Funksjonene
6. Statistisk Testing
Hva er t-testHypoteserT-test MatematiskEnhalet og Tohalet TestForutsetninger for T-testUtføring av t-test i PythonUtføre en t-testParret T-test

book
Avansert Beregning av Konfidensintervall med Python

Hvis du arbeider med en liten fordeling (størrelse ≤ 30) som tilnærmer seg normalfordelingen, bruk t-statistikk.

Hvordan beregne konfidensintervallet?

st.t.interval(0.95, len(data) - 1, loc=data.mean(), scale=st.sem(data))
  • Funksjonen t.interval() fra scipy.stats brukes for Student's T-fordeling.
  • 0.95 representerer konfidensnivået (også kjent som alpha-parameteren).
  • len(data) - 1 er frihetsgrader (df), som er utvalgsstørrelsen minus én.
  • loc representerer gjennomsnittet av utvalgsdataene.
  • sem representerer standardfeilen til gjennomsnittet.

Frihetsgrader

Frihetsgrader refererer til antall uavhengige informasjonsenheter som brukes til å estimere en parameter.

Formelen for frihetsgrader er N - 1, hvor N er utvalgsstørrelsen.

Du kan endre alpha-parameteren for å observere hvordan den påvirker konfidensintervallet.


              
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(0.95,
                           len(data)-1,
                           loc = np.mean(data),
                           scale = st.sem(data))

print(confidence)
copy
Alt var klart?

Hvordan kan vi forbedre det?

Takk for tilbakemeldingene dine!

Seksjon 5. Kapittel 6

Spør AI

expand

Spør AI

ChatGPT

Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår

course content

Kursinnhold

Lære Statistikk med Python

Lære Statistikk med Python

1. Grunnleggende Konsepter
Utvalg vs PopulasjonTyper av statistikkDatatyperGjennomsnittMedianverdiMedianverdi for Et Partall av VerdierGjennomsnitt eller MedianTypetallQuiz om Beskrivende Statistikk
2. Gjennomsnitt, Median og Modus med Python
Undersøk DatasettetBeregning av Gjennomsnitts- og Medianverdier med PythonStatistikk med PandasBeregne Gjennomsnittlig og Median Lønn
3. Varians og Standardavvik
PopulasjonsvariansUtvalgsvariansBeregn Varians med PythonStandardavvikStandardavvik med PythonBeregning av Varians og Standardavvik
4. Kovarians vs. Korrelasjon
KovariansKorrelasjonQuiz om Kovarians og KorrelasjonBeregne Kovarians og Korrelasjon
5. Konfidensintervall
Utforsk DatasettetKonfidensintervallBeregning av Konfidensintervall med PythonQuiz om KonfidensintervallbreddeBeregn 95 % KonfidensintervallAvansert Beregning av Konfidensintervall med PythonMatche Funksjonene
6. Statistisk Testing
Hva er t-testHypoteserT-test MatematiskEnhalet og Tohalet TestForutsetninger for T-testUtføring av t-test i PythonUtføre en t-testParret T-test

book
Avansert Beregning av Konfidensintervall med Python

Hvis du arbeider med en liten fordeling (størrelse ≤ 30) som tilnærmer seg normalfordelingen, bruk t-statistikk.

Hvordan beregne konfidensintervallet?

st.t.interval(0.95, len(data) - 1, loc=data.mean(), scale=st.sem(data))
  • Funksjonen t.interval() fra scipy.stats brukes for Student's T-fordeling.
  • 0.95 representerer konfidensnivået (også kjent som alpha-parameteren).
  • len(data) - 1 er frihetsgrader (df), som er utvalgsstørrelsen minus én.
  • loc representerer gjennomsnittet av utvalgsdataene.
  • sem representerer standardfeilen til gjennomsnittet.

Frihetsgrader

Frihetsgrader refererer til antall uavhengige informasjonsenheter som brukes til å estimere en parameter.

Formelen for frihetsgrader er N - 1, hvor N er utvalgsstørrelsen.

Du kan endre alpha-parameteren for å observere hvordan den påvirker konfidensintervallet.


              
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(0.95,
                           len(data)-1,
                           loc = np.mean(data),
                           scale = st.sem(data))

print(confidence)
copy
Alt var klart?

Hvordan kan vi forbedre det?

Takk for tilbakemeldingene dine!

Seksjon 5. Kapittel 6
some-alt