t de student intervalle de confiance en python

Je suis intéressé par l'utilisation de python pour le calcul d'un intervalle de confiance à partir d'un t de student.

Je suis en utilisant le StudentTCI() fonction dans Mathematica et maintenant besoin de coder la même fonction en python http://reference.wolfram.com/mathematica/HypothesisTesting/ref/StudentTCI.html

Je ne suis pas tout à fait sûr de la façon de construire cette fonction moi-même, mais avant de m'embarquer sur qui, est cette fonction en python quelque part? Comme numpy? (Je n'ai pas utilisé numpy et mon conseiller conseillé de ne pas utiliser numpy si possible).

Quelle serait la meilleure façon de résoudre ce problème? Puis-je copier le code source de la StudentTCI() dans numpy (si elle existe) dans mon code comme une définition de fonction?

edit: je vais avoir besoin de construire l'Étudiant TCI à l'aide de code python (si possible). L'installation de scipy a tourné dans une impasse. Je vais avoir le même problème que tout le monde est d'avoir, et il n'y a aucun moyen que je peux exiger Scipy pour le code que j'ai distribuer si il prend ce temps pour créer.

Ce que quelqu'un sait comment regarder le code source de l'algorithme dans le scipy version? Je pense que je vais refactoriser le code en python définition.

OriginalL'auteur SwimBikeRun | 2013-06-20

  1. 12

    Je suppose que vous pourriez utiliser scipy.les stats.t et c'est interval méthode:

    In [1]: from scipy.stats import t
In [2]: t.interval(0.95, 10, loc=1, scale=2)  # 95% confidence interval
Out[2]: (-3.4562777039298762, 5.4562777039298762)
In [3]: t.interval(0.99, 10, loc=1, scale=2)  # 99% confidence interval
Out[3]: (-5.338545334351676, 7.338545334351676)

    Sûr, vous pouvez faire votre propre fonction si vous le souhaitez. Nous allons la faire ressembler à Mathematica:

    from scipy.stats import t


def StudentTCI(loc, scale, df, alpha=0.95):
    return t.interval(alpha, df, loc, scale)

print StudentTCI(1, 2, 10)
print StudentTCI(1, 2, 10, 0.99)

    Résultat:

    (-3.4562777039298762, 5.4562777039298762)
(-5.338545334351676, 7.338545334351676)
    Merci. C'est ce dont j'ai besoin. Je suis en train d'installer scipy (win7 x64), et il n'est pas aussi simple qu'il devrait l'être??? Je suis en utilisant 32 bits python donc je crois que je veux que le 32 bits scipy, mais je ne suis pas sûr de la façon de l'obtenir. Je suis d'installer un truc qui s'appelle l'anaconda droit maintenant, qui je pense devrait faire le travail? Il n'y a pas de toute façon pour installer simplement scipy-je le prendre?
    Anaconda est fait, et il n'a pas d'installer scipy. ligne 29, in <module> from scipy.statistiques d'importation t ImportError: No module named scipy.stats
    Je vous suggère d'installer Enthought Canopée. Il fournit un moyen facile et simple à installer et à gérer les paquets python. Scipy est inclus dans la version Express, de sorte que vous n'avez pas à payer pour cela. Il y a aussi pythonxy qui vient avec scipy, mais je n'ai jamais vraiment utilisé.
    Juste pour les futurs utilisateurs, j'ai passé beaucoup trop de temps à installer virtual box + linux, et plusieurs dual boot linuxes (ubuntu, mint) et maintenant je suis de retour sous windows 7 64 bits mais avec cours d'exécution tout comme 32 bits outils. Tout fonctionne très bien maintenant.
    loc est un emplacement de paramètre ou la valeur moyenne µ. L'échelle est dans ce cas la variance σ. Si vous ne souhaitez pas utiliser SciPy, vous pouvez trouver le code source de la distribution et de méthodes ici. SciPy toutefois s'appuie sur NumPy, donc vos utilisateurs d'avoir à l'installer.

    OriginalL'auteur abudis