Çıkarımsal İstatistik Kavramları

Python ile Doğrusal Modellemenin Temelleri

Jason Vestuto

Data Scientist

Olasılık Dağılımı

Gün sayısı ile sıcaklık aralıklarının histogramı, Ağustosta günlük en yüksek sıcaklıklar

Popülasyonlar ve İstatistikler

Gün sayısı ile sıcaklık aralıklarının histogramı, Ağustosta günlük en yüksek sıcaklıklar

Popülasyondan Örnekleme

Popülasyon istatistikleri vs Örneklem istatistikleri

print( len(month_of_temps), month_of_temps.mean(), month_of_temps.std() )
print( len(decade_of_temps), decade_of_temps.mean(), decade_of_temps.std() )

Bir Popülasyondan Rastgele Örneklem Çek

month_of_temps = np.random.choice(decade_of_temps, size=31)

Dağılımları Görselleştirme

2 histogram: biri örneklem, biri popülasyon için; her ikisi de gün sayısı ile sıcaklık aralıkları; örneklem çubukları çok daha kısa

Dağılımları Görselleştirme

2 histogram: biri örneklem, biri popülasyon için; her ikisi de normalize gün sayısı ile sıcaklık aralıkları; örneklem çubukları popülasyonunkilere yakın yükseklikte

Olasılık ve Çıkarım

Gün sayısı ile sıcaklık aralıklarının histogramı, Ağustosta günlük en yüksek sıcaklıklar

Dağılımları Görselleştirme

2 histogram: iki farklı örneklem için; her ikisi de normalize gün sayısı ile sıcaklık aralıkları; çubuk yükseklikleri benzer ama kutudan kutuya biraz farklı

Yeniden Örnekleme

# Yineleme olarak Yeniden Örnekleme
num_samples = 20
for ns in range(num_samples):
    sample = np.random.choice(population, num_pts)
    distribution_of_means[ns] = sample.mean()

# Örneklem Dağılımı İstatistikleri
mean_of_means = np.mean(distribution_of_means)
stdev_of_means = np.std(distribution_of_means)

Hadi pratik yapalım!

Python ile Doğrusal Modellemenin Temelleri