Geavanceerde Berekening van Betrouwbaarheidsintervallen met Python
Bij het werken met een kleine verdeling (omvang ≤ 30) die de normale verdeling benadert, gebruik t-statistieken.
Hoe de betrouwbaarheidsinterval berekenen?
st.t.interval(0.95, len(data) - 1, loc=data.mean(), scale=st.sem(data))
- De functie
t.interval()vanscipy.statswordt gebruikt voor de Student's T-verdeling. 0.95geeft het betrouwbaarheidsniveau aan (ook bekend als dealpha-parameter).len(data) - 1is het aantal vrijheidsgraden (df), wat de steekproefgrootte min één is.locgeeft het gemiddelde van de steekproefdata aan.semgeeft de standaardfout van het gemiddelde aan.
Vrijheidsgraden
Vrijheidsgraden verwijzen naar het aantal onafhankelijke informatie-elementen dat wordt gebruikt om een parameter te schatten.
De formule voor vrijheidsgraden is N - 1, waarbij N de steekproefgrootte is.
Je kunt de alpha-parameter aanpassen om te zien hoe dit het betrouwbaarheidsinterval beïnvloedt.
1234567891011import 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)
Bedankt voor je feedback!
Vraag AI
Vraag AI
Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.
What does the output of the confidence interval mean?
How can I change the confidence level in the calculation?
Can you explain why we use the t-distribution instead of the normal distribution here?
Geweldig!
Completion tarief verbeterd naar 2.63Geavanceerde Berekening van Betrouwbaarheidsintervallen met Python
Veeg om het menu te tonen
Bij het werken met een kleine verdeling (omvang ≤ 30) die de normale verdeling benadert, gebruik t-statistieken.
Hoe de betrouwbaarheidsinterval berekenen?
st.t.interval(0.95, len(data) - 1, loc=data.mean(), scale=st.sem(data))
- De functie
t.interval()vanscipy.statswordt gebruikt voor de Student's T-verdeling. 0.95geeft het betrouwbaarheidsniveau aan (ook bekend als dealpha-parameter).len(data) - 1is het aantal vrijheidsgraden (df), wat de steekproefgrootte min één is.locgeeft het gemiddelde van de steekproefdata aan.semgeeft de standaardfout van het gemiddelde aan.
Vrijheidsgraden
Vrijheidsgraden verwijzen naar het aantal onafhankelijke informatie-elementen dat wordt gebruikt om een parameter te schatten.
De formule voor vrijheidsgraden is N - 1, waarbij N de steekproefgrootte is.
Je kunt de alpha-parameter aanpassen om te zien hoe dit het betrouwbaarheidsinterval beïnvloedt.
1234567891011import 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)
Bedankt voor je feedback!
