ДОВЕРИТЕЛЬНЫЙ ИНТЕРВАЛ PYTHON

Доверительный интервал в Python - это статистическая величина, которая используется для определения диапазона значений, в которых находится истинное значение параметра с определенной вероятностью.

Доверительный интервал может быть вычислен для различных статистических оценок, таких как среднее значение, дисперсия и стандартное отклонение. Он часто используется для проверки гипотез и принятия решений на основе статистических данных.

Одним из способов вычисления доверительного интервала в Python является использование библиотеки scipy. Например, можно вычислить доверительный интервал для среднего значения с помощью следующего кода:

import numpy as np
from scipy import stats

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mean = np.mean(data)
std = np.std(data)

conf_int = stats.t.interval(0.95, len(data)-1, loc=mean, scale=stats.sem(data))

print(conf_int)

В этом примере мы импортировали numpy и scipy.stats, создали массив данных, вычислили среднее значение и стандартное отклонение, и вычислили доверительный интервал для 95% уровня доверия с помощью функции stats.t.interval.

Еще один способ вычисления доверительного интервала в Python - использование библиотеки statsmodels. Например, можно вычислить доверительный интервал для регрессионной модели с помощью следующего кода:

import statsmodels.api as sm

X = sm.add_constant(X)
model = sm.OLS(Y, X).fit()
predictions = model.predict(X)

conf_int = model.conf_int()

print(conf_int)

В этом примере мы использовали библиотеку statsmodels для построения линейной регрессии, предсказали значения на основе модели, и вычислили доверительный интервал для коэффициентов регрессии с помощью метода conf_int.