N elemanlı dizinin %95 güven düzeyinde güven aralıklarını bulmak (Python)

Mainstein · 11 Aralık 2021

Merhaba arkadaşlar başlıkta belirttiğim işlevi görecek bir program yazmam lazım ancak Python'u yeni öğreniyorum ve bir türlü çözemedim. En son hocamdan yardım aldım biraz ancak hala ilerleme sağlayamadım. Yardımcı olabilecek var mı?

Hocamın söylediklerini yazıyorum;
1.n elemanlı diziyi klavyeden gir.
2.bu dizinin elemanlarının ortalamasının hesapla.
3.elde ettiğin ortalama üzerinden güven aralıklarını bul,

Güven aralığının formülünü bağlantı olarak ekledim. Formülü nasıl kod haline getireceğim çözersem büyük bir kısmını halledeceğim gibi.

Linuxginar · 11 Aralık 2021

Mainstein dedi:
Merhaba arkadaşlar başlıkta belirttiğim işlevi görecek bir program yazmam lazım ancak Python'u yeni öğreniyorum ve bir türlü çözemedim. En son hocamdan yardım aldım biraz ancak hala ilerleme sağlayamadım. Yardımcı olabilecek var mı?

Hocamın söylediklerini yazıyorum;
1.n elemanlı diziyi klavyeden gir.
2.bu dizinin elemanlarının ortalamasının hesapla.
3.elde ettiğin ortalama üzerinden güven aralıklarını bul,

Güven aralığının formülünü bağlantı olarak ekledim. Formülü nasıl kod haline getireceğim çözersem büyük bir kısmını halledeceğim gibi.

Eklememişsiniz.

Dynamics · 11 Aralık 2021

scipy ve numpy modülleri yoksa yükle, ya da fonksiyonları manuel kendin yaz.

Python:

from scipy.stats import t
import numpy
dizi = [26, 33, 42, 45, 33, 53]
aralik = 0.95
diziOrt = numpy.mean(dizi) 
stdSapma = numpy.std(dizi)
serbestlik_derecesi = len(dizi)-1 
tkritigi = numpy.abs(t.ppf((1-aralik)/2, serbestlik_derecesi))
print((diziOrt-stdSapma*tkritigi/numpy.sqrt(len(dizi)), diziOrt+stdSapma*tkritigi/numpy.sqrt(len(dizi))) )

Mainstein · 11 Aralık 2021

Linuxginar dedi:
Eklememişsiniz.

Güven Aralığı Nasıl Hesaplanır? ekl

Dynamics dedi:

scipy ve numpy modülleri yoksa yükle, ya da fonksiyonları manuel kendin yaz.

Python:

from scipy.stats import t
import numpy
dizi = [26, 33, 42, 45, 33, 53]
aralik = 0.95
diziOrt = numpy.mean(dizi)
stdSapma = numpy.std(dizi)
serbestlik_derecesi = len(dizi)-1
tkritigi = numpy.abs(t.ppf((1-aralik)/2, serbestlik_derecesi))
print((diziOrt-stdSapma*tkritigi/numpy.sqrt(len(dizi)), diziOrt+stdSapma*tkritigi/numpy.sqrt(len(dizi))) )

https://i.hizliresim.com/oh20vi9.png şöyle bir kod ayarladım bir bakabilir mısınız?

Dynamics · 12 Aralık 2021

varyans ve standart sapma hesapları yanlış gibi, hata payı hesaplamasında t yerine z ye göreyse doğrusu böyle olmalı;

Python:

import math

#example input: 3 5 7 9 ...
dizi = [int(number) for number in input("dizi: ").split()]
z_crit = 1.96

def mean(data):
    return sum(data) / len(data)

def variance(data):
    return sum([(x - mean(data)) ** 2 for x in data]) / len(data)

def std(data):
    return math.sqrt(variance(data))

ortalama = mean(dizi)
standart_sapma = std(dizi)
hata_payi = z_crit*standart_sapma/ math.sqrt(len(dizi))
guven_araligi_low = ortalama - hata_payi
guven_araligi_high = ortalama + hata_payi

print(guven_araligi_low, guven_araligi_high)

Mainstein · 12 Aralık 2021

Dynamics dedi:

varyans ve standart sapma hesapları yanlış gibi, hata payı hesaplamasında t yerine z ye göreyse doğrusu böyle olmalı;

Python:

import math

#example input: 3 5 7 9 ...
dizi = [int(number) for number in input("dizi: ").split()]
z_crit = 1.96

def mean(data):
    return sum(data) / len(data)

def variance(data):
    return sum([(x - mean(data)) ** 2 for x in data]) / len(data)

def std(data):
    return math.sqrt(variance(data))

ortalama = mean(dizi)
standart_sapma = std(dizi)
hata_payi = z_crit*standart_sapma/ math.sqrt(len(dizi))
guven_araligi_low = ortalama - hata_payi
guven_araligi_high = ortalama + hata_payi

print(guven_araligi_low, guven_araligi_high)

Bu attığınız kısmı neresi için kullanmam lazım?

N elemanlı dizinin %95 güven düzeyinde güven aralıklarını bulmak (Python)

Ayrıntılı düzenleme

Mainstein

Megapat

Linuxginar

Terapat

Dynamics

Kilopat

Mainstein

Megapat

Dynamics

Kilopat

Mainstein

Megapat

Benzer konular

Technopat Haberler

Yeni konular

Yeni mesajlar

Gizliliğinize önem veriyoruz