Intervale de încredere

Eșantionare în Python

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Intervale de încredere

  • „Valorile în intervalul unei abateri standard față de medie" includ un număr mare de valori din fiecare distribuție
  • Vom defini un concept înrudit numit interval de încredere
Eșantionare în Python

Prognozarea vremii

  • Rapid City, Dakota de Sud, SUA, are cel mai imprevizibil timp
  • Sarcina noastră este să prognozăm temperatura maximă de mâine

Hartă meteorologică cu culori indicând predictibilitatea regiunilor.

Eșantionare în Python

Prognoza noastră meteo

  • Estimare punctuală = 47°F (8,3°C)
  • Interval plauzibil al temperaturii maxime = 40–54°F (4,4–12,8°C)
Eșantionare în Python

Tocmai am raportat un interval de încredere!

  • 40–54°F este un interval de încredere
  • Uneori notat ca 47°F (40°F, 54°F) sau 47°F [40°F, 54°F]
  • ... sau 47 ± 7°F
  • 7°F este marja de eroare
Eșantionare în Python

Distribuția bootstrap a mediei aromei

import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(coffee_boot_distn, bins=15)
plt.show()

Histogramă a mediei aromei de cafea.

Eșantionare în Python

Media reantoarilor

import numpy as np
np.mean(coffee_boot_distn)

7.513452892

Histogramă a mediei aromei de cafea cu media indicată printr-o bară verticală neagră.

Eșantionare în Python

Media plus sau minus o abatere standard

np.mean(coffee_boot_distn)

7.513452892

np.mean(coffee_boot_distn) - np.std(coffee_boot_distn, ddof=1)

7.497385709174466

np.mean(coffee_boot_distn) + np.std(coffee_boot_distn, ddof=1)

7.529520074825534

Histogramă a mediilor aromei de cafea cu media și abaterile standard indicate prin bare verticale.

Eșantionare în Python

Metoda cuantilelor pentru intervale de încredere

np.quantile(coffee_boot_distn, 0.025)

7.4817195

np.quantile(coffee_boot_distn, 0.975)

7.5448805

O linie reprezentând intervalul de încredere de 95%.

Eșantionare în Python

Funcția de distribuție cumulativă inversă

  • PDF: curba în formă de clopot
  • CDF: integrare pentru aria de sub curbă
  • CDF inversă: inversarea axelor x și y

Implementat în Python cu

from scipy.stats import norm
norm.ppf(quantile, loc=0, scale=1)

Funcția de distribuție cumulativă inversă.

Eșantionare în Python

Metoda erorii standard pentru intervalul de încredere

point_estimate = np.mean(coffee_boot_distn)

7.513452892

std_error = np.std(coffee_boot_distn, ddof=1)

0.016067182825533724

from scipy.stats import norm
lower = norm.ppf(0.025, loc=point_estimate, scale=std_error)
upper = norm.ppf(0.975, loc=point_estimate, scale=std_error)
print((lower, upper))

(7.481961792328933, 7.544943991671067)
Eșantionare în Python

Să exersăm!

Eșantionare în Python

Preparing Video For Download...