แนวคิดสถิติเชิงอนุมาน

Introduction to Linear Modeling in Python

Jason Vestuto

Data Scientist

การแจกแจงความน่าจะเป็น

ฮิสโตแกรมแสดงจำนวนวันเทียบกับช่วงอุณหภูมิ อุณหภูมิสูงสุดในเดือนสิงหาคม

ประชากรและสถิติ

การสุ่มตัวอย่างจากประชากร

สถิติประชากรเทียบกับสถิติตัวอย่าง

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() )

การสุ่มตัวอย่างจากประชากร

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

การแสดงผลการแจกแจง

ฮิสโตแกรม 2 ภาพ แบ่งเป็นตัวอย่างและประชากร แสดงจำนวนวันเทียบกับช่วงอุณหภูมิ โดยแท่งของตัวอย่างมีความสูงน้อยกว่ามาก

การแสดงผลการแจกแจง

ฮิสโตแกรม 2 ภาพ แบ่งเป็นตัวอย่างและประชากร แสดงจำนวนวันที่ปรับค่าให้เป็นมาตรฐานเทียบกับช่วงอุณหภูมิ โดยความสูงของแท่งตัวอย่างใกล้เคียงกับประชากร

ความน่าจะเป็นและการอนุมาน

การแสดงผลการแจกแจง

ฮิสโตแกรม 2 ภาพ แต่ละภาพแสดงตัวอย่างที่ต่างกัน แสดงจำนวนวันที่ปรับค่าให้เป็นมาตรฐานเทียบกับช่วงอุณหภูมิ ความสูงของแท่งใกล้เคียงกัน แต่ต่างกันเล็กน้อยในแต่ละช่วง

การสุ่มตัวอย่างซ้ำ

# Resampling as Iteration
num_samples = 20
for ns in range(num_samples):
    sample = np.random.choice(population, num_pts)
    distribution_of_means[ns] = sample.mean()

# Sample Distribution Statistics
mean_of_means = np.mean(distribution_of_means)
stdev_of_means = np.std(distribution_of_means)

มาฝึกกันเถอะ!

Introduction to Linear Modeling in Python