vietquochoang
New member
## Python 95 Khoảng tin cậy
### Một khoảng tin cậy là gì?
Khoảng tin cậy là một loạt các giá trị có khả năng chứa giá trị thực của tham số dân số.Nói cách khác, đó là một cách thể hiện sự không chắc chắn của chúng tôi về giá trị thực của một tham số.
Ví dụ, nếu chúng ta quan tâm đến chiều cao trung bình của phụ nữ ở Hoa Kỳ, chúng ta có thể lấy một mẫu gồm 100 phụ nữ và đo chiều cao của họ.Sau đó, chúng tôi có thể sử dụng Mẫu có nghĩa là để ước tính chiều cao trung bình thực sự của tất cả phụ nữ ở Hoa Kỳ.Tuy nhiên, luôn có một số độ không chắc chắn liên quan đến ước tính này và chúng tôi không thể chắc chắn rằng chiều cao trung bình thực sự chính xác bằng với giá trị trung bình của mẫu.
Một khoảng tin cậy cung cấp một cách định lượng sự không chắc chắn này.Nó cho chúng ta biết phạm vi của các giá trị có khả năng chứa chiều cao trung bình thực sự, với một mức độ tự tin nhất định.Ví dụ, chúng tôi có thể nói rằng chúng tôi tự tin 95% rằng chiều cao trung bình thực sự của phụ nữ ở Hoa Kỳ là từ 5 feet 4 inch và 5 feet 6 inch.
### Cách tính khoảng tin cậy trong Python
Để tính toán khoảng tin cậy trong Python, chúng ta có thể sử dụng hàm `scipy.stats.t.interval ()`.Hàm này có ba đối số:
* `Data`: các giá trị dữ liệu.
* `Alpha`: Mức độ tự tin.Đây thường là 0,95 hoặc 95%.
* `df`: mức độ tự do.Điều này bằng `n - 1`, trong đó` n` là số lượng giá trị dữ liệu.
Hàm `scipy.stats.t.interval ()` Trả về một tuple chứa giới hạn dưới và trên của khoảng tin cậy.
Ví dụ, mã sau đây tính toán khoảng tin cậy 95% cho chiều cao trung bình của phụ nữ ở Hoa Kỳ bằng cách sử dụng mẫu 100 phụ nữ:
`` `Python
nhập scipy.stats dưới dạng số liệu thống kê
Dữ liệu = [5.4, 5.5, 5.6, 5.7, 5,8, 5.9, 6.0, 6.1, 6.2, 6.3]
CI = StatS.T.Interval (0.95, LEN (Dữ liệu) - 1, LOC = NP.Mean (Dữ liệu), Scale = StatS.Sem (Dữ liệu))
in (CI)
# (5.42826404137095, 5.77173595862905)
`` `
### Người giới thiệu
* [Khoảng tin cậy] (Confidence interval - Wikipedia)
* [Cách tính khoảng tin cậy trong Python] (https://www.statisticshowto.com/calculation-confidence-interval-python/)
### hashtags
* #Python
* #số liệu thống kê
* #khoa học dữ liệu
* #Machinelearning
* #Probability
=======================================
## Python 95 Confidence Interval
### What is a Confidence Interval?
A confidence interval is a range of values that is likely to contain the true value of a population parameter. In other words, it is a way of expressing our uncertainty about the true value of a parameter.
For example, if we are interested in the average height of women in the United States, we could take a sample of 100 women and measure their heights. We could then use the sample mean to estimate the true mean height of all women in the United States. However, there is always some uncertainty associated with this estimate, and we cannot be sure that the true mean height is exactly equal to the sample mean.
A confidence interval provides a way of quantifying this uncertainty. It tells us the range of values that is likely to contain the true mean height, with a certain level of confidence. For example, we could say that we are 95% confident that the true mean height of women in the United States is between 5 feet 4 inches and 5 feet 6 inches.
### How to Calculate a Confidence Interval in Python
To calculate a confidence interval in Python, we can use the `scipy.stats.t.interval()` function. This function takes three arguments:
* `data`: The data values.
* `alpha`: The level of confidence. This is typically 0.95 or 95%.
* `df`: The degrees of freedom. This is equal to `n - 1`, where `n` is the number of data values.
The `scipy.stats.t.interval()` function returns a tuple containing the lower and upper bounds of the confidence interval.
For example, the following code calculates a 95% confidence interval for the average height of women in the United States using a sample of 100 women:
```python
import scipy.stats as stats
data = [5.4, 5.5, 5.6, 5.7, 5.8, 5.9, 6.0, 6.1, 6.2, 6.3]
ci = stats.t.interval(0.95, len(data) - 1, loc=np.mean(data), scale=stats.sem(data))
print(ci)
# (5.42826404137095, 5.77173595862905)
```
### References
* [Confidence Intervals](https://en.wikipedia.org/wiki/Confidence_interval)
* [How to Calculate a Confidence Interval in Python](https://www.statisticshowto.com/calculate-confidence-interval-python/)
### Hashtags
* #Python
* #statistics
* #datascience
* #Machinelearning
* #Probability
### Một khoảng tin cậy là gì?
Khoảng tin cậy là một loạt các giá trị có khả năng chứa giá trị thực của tham số dân số.Nói cách khác, đó là một cách thể hiện sự không chắc chắn của chúng tôi về giá trị thực của một tham số.
Ví dụ, nếu chúng ta quan tâm đến chiều cao trung bình của phụ nữ ở Hoa Kỳ, chúng ta có thể lấy một mẫu gồm 100 phụ nữ và đo chiều cao của họ.Sau đó, chúng tôi có thể sử dụng Mẫu có nghĩa là để ước tính chiều cao trung bình thực sự của tất cả phụ nữ ở Hoa Kỳ.Tuy nhiên, luôn có một số độ không chắc chắn liên quan đến ước tính này và chúng tôi không thể chắc chắn rằng chiều cao trung bình thực sự chính xác bằng với giá trị trung bình của mẫu.
Một khoảng tin cậy cung cấp một cách định lượng sự không chắc chắn này.Nó cho chúng ta biết phạm vi của các giá trị có khả năng chứa chiều cao trung bình thực sự, với một mức độ tự tin nhất định.Ví dụ, chúng tôi có thể nói rằng chúng tôi tự tin 95% rằng chiều cao trung bình thực sự của phụ nữ ở Hoa Kỳ là từ 5 feet 4 inch và 5 feet 6 inch.
### Cách tính khoảng tin cậy trong Python
Để tính toán khoảng tin cậy trong Python, chúng ta có thể sử dụng hàm `scipy.stats.t.interval ()`.Hàm này có ba đối số:
* `Data`: các giá trị dữ liệu.
* `Alpha`: Mức độ tự tin.Đây thường là 0,95 hoặc 95%.
* `df`: mức độ tự do.Điều này bằng `n - 1`, trong đó` n` là số lượng giá trị dữ liệu.
Hàm `scipy.stats.t.interval ()` Trả về một tuple chứa giới hạn dưới và trên của khoảng tin cậy.
Ví dụ, mã sau đây tính toán khoảng tin cậy 95% cho chiều cao trung bình của phụ nữ ở Hoa Kỳ bằng cách sử dụng mẫu 100 phụ nữ:
`` `Python
nhập scipy.stats dưới dạng số liệu thống kê
Dữ liệu = [5.4, 5.5, 5.6, 5.7, 5,8, 5.9, 6.0, 6.1, 6.2, 6.3]
CI = StatS.T.Interval (0.95, LEN (Dữ liệu) - 1, LOC = NP.Mean (Dữ liệu), Scale = StatS.Sem (Dữ liệu))
in (CI)
# (5.42826404137095, 5.77173595862905)
`` `
### Người giới thiệu
* [Khoảng tin cậy] (Confidence interval - Wikipedia)
* [Cách tính khoảng tin cậy trong Python] (https://www.statisticshowto.com/calculation-confidence-interval-python/)
### hashtags
* #Python
* #số liệu thống kê
* #khoa học dữ liệu
* #Machinelearning
* #Probability
=======================================
## Python 95 Confidence Interval
### What is a Confidence Interval?
A confidence interval is a range of values that is likely to contain the true value of a population parameter. In other words, it is a way of expressing our uncertainty about the true value of a parameter.
For example, if we are interested in the average height of women in the United States, we could take a sample of 100 women and measure their heights. We could then use the sample mean to estimate the true mean height of all women in the United States. However, there is always some uncertainty associated with this estimate, and we cannot be sure that the true mean height is exactly equal to the sample mean.
A confidence interval provides a way of quantifying this uncertainty. It tells us the range of values that is likely to contain the true mean height, with a certain level of confidence. For example, we could say that we are 95% confident that the true mean height of women in the United States is between 5 feet 4 inches and 5 feet 6 inches.
### How to Calculate a Confidence Interval in Python
To calculate a confidence interval in Python, we can use the `scipy.stats.t.interval()` function. This function takes three arguments:
* `data`: The data values.
* `alpha`: The level of confidence. This is typically 0.95 or 95%.
* `df`: The degrees of freedom. This is equal to `n - 1`, where `n` is the number of data values.
The `scipy.stats.t.interval()` function returns a tuple containing the lower and upper bounds of the confidence interval.
For example, the following code calculates a 95% confidence interval for the average height of women in the United States using a sample of 100 women:
```python
import scipy.stats as stats
data = [5.4, 5.5, 5.6, 5.7, 5.8, 5.9, 6.0, 6.1, 6.2, 6.3]
ci = stats.t.interval(0.95, len(data) - 1, loc=np.mean(data), scale=stats.sem(data))
print(ci)
# (5.42826404137095, 5.77173595862905)
```
### References
* [Confidence Intervals](https://en.wikipedia.org/wiki/Confidence_interval)
* [How to Calculate a Confidence Interval in Python](https://www.statisticshowto.com/calculate-confidence-interval-python/)
### Hashtags
* #Python
* #statistics
* #datascience
* #Machinelearning
* #Probability
