CyberMameCANこちらのサイトを利用してPython (Anaconda) でデータ解析の勉強をさせてもらおうと思います。
ハンバーガー統計学にようこそ！
2.9 通過テスト
|
1 2 3 4 5 |
import pandas as pd url = 'http://kogolab.chillout.jp/elearn/hamburger/chap2/sec9.html' dframe_list = pd.io.html.read_html(url, encoding="sjis") |
|
1 2 3 4 |
from pandas import DataFrame grade_data = dframe_list[0] grade_data |
| 0 | 1 | 2 | |
|---|---|---|---|
| 0 | 自由度 | 確率95% | 確率99% |
| 1 | 1 | 12.706 | 63.657 |
| 2 | 2 | 4.303 | 9.925 |
| 3 | 3 | 3.182 | 5.841 |
| 4 | 4 | 2.776 | 4.604 |
| 5 | 5 | 2.571 | 4.032 |
| 6 | 6 | 2.447 | 3.707 |
| 7 | 7 | 2.365 | 3.499 |
| 8 | 8 | 2.306 | 3.355 |
| 9 | 9 | 2.262 | 3.250 |
| 10 | 10 | 2.226 | 3.169 |
| 11 | 11 | 2.201 | 3.106 |
| 12 | 12 | 2.179 | 3.055 |
| 13 | 13 | 2.160 | 3.021 |
| 14 | 14 | 2.145 | 2.977 |
| 15 | 15 | 2.131 | 2.947 |
| 16 | 16 | 2.120 | 2.921 |
| 17 | 17 | 2.110 | 2.898 |
| 18 | 18 | 2.101 | 2.878 |
| 19 | 19 | 2.093 | 2.861 |
| 20 | 20 | 2.086 | 2.845 |
| 21 | 21 | 2.080 | 2.831 |
| 22 | 22 | 2.074 | 2.819 |
| 23 | 23 | 2.069 | 2.807 |
| 24 | 24 | 2.064 | 2.797 |
| 25 | 25 | 2.060 | 2.787 |
| 26 | 26 | 2.056 | 2.779 |
| 27 | 27 | 2.052 | 2.771 |
| 28 | 28 | 2.048 | 2.763 |
| 29 | 29 | 2.045 | 2.756 |
| 30 | 30 | 2.042 | 2.750 |
| 31 | 40 | 2.021 | 2.704 |
| 32 | 60 | 2.000 | 2.660 |
| 33 | 120 | 1.980 | 2.617 |
| 34 | ∞ | 1.960 | 2.576 |
|
1 2 |
grade_data.drop([0]) |
| 0 | 1 | 2 | |
|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 12.706 | 63.657 |
| 2 | 2 | 4.303 | 9.925 |
| 3 | 3 | 3.182 | 5.841 |
| 4 | 4 | 2.776 | 4.604 |
| 5 | 5 | 2.571 | 4.032 |
| 6 | 6 | 2.447 | 3.707 |
| 7 | 7 | 2.365 | 3.499 |
| 8 | 8 | 2.306 | 3.355 |
| 9 | 9 | 2.262 | 3.250 |
| 10 | 10 | 2.226 | 3.169 |
| 11 | 11 | 2.201 | 3.106 |
| 12 | 12 | 2.179 | 3.055 |
| 13 | 13 | 2.160 | 3.021 |
| 14 | 14 | 2.145 | 2.977 |
| 15 | 15 | 2.131 | 2.947 |
| 16 | 16 | 2.120 | 2.921 |
| 17 | 17 | 2.110 | 2.898 |
| 18 | 18 | 2.101 | 2.878 |
| 19 | 19 | 2.093 | 2.861 |
| 20 | 20 | 2.086 | 2.845 |
| 21 | 21 | 2.080 | 2.831 |
| 22 | 22 | 2.074 | 2.819 |
| 23 | 23 | 2.069 | 2.807 |
| 24 | 24 | 2.064 | 2.797 |
| 25 | 25 | 2.060 | 2.787 |
| 26 | 26 | 2.056 | 2.779 |
| 27 | 27 | 2.052 | 2.771 |
| 28 | 28 | 2.048 | 2.763 |
| 29 | 29 | 2.045 | 2.756 |
| 30 | 30 | 2.042 | 2.750 |
| 31 | 40 | 2.021 | 2.704 |
| 32 | 60 | 2.000 | 2.660 |
| 33 | 120 | 1.980 | 2.617 |
| 34 | ∞ | 1.960 | 2.576 |
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 |
# (2) 500人分のデータは、平均が65、不偏分散が60であった。95%信頼区間と99%信頼区間を求めなさい。 import numpy as np mean_val = 65 fvar =60 flen = 500 t_95 = 1.960 ci_under = mean_val - ( t_95 * np.sqrt(fvar/flen) ) ci_upper = mean_val + ( t_95 * np.sqrt(fvar/flen) ) print('95%確率信頼区間= {} 〜 {}'.format(ci_under, ci_upper)) t_99 = 2.576 ci_under = mean_val - ( t_99 * np.sqrt(fvar/flen) ) ci_upper = mean_val + ( t_99 * np.sqrt(fvar/flen) ) print('99%確率信頼区間= {} 〜 {}'.format(ci_under, ci_upper)) # (3) この２つの信頼区間の値は、それぞれどのようなことを意味するかを普通のことばで説明しなさい。（未対応） |
|
1 2 3 |
95%確率信頼区間= 64.321036083433 〜 65.678963916567 99%確率信頼区間= 64.10764742394052 〜 65.89235257605948 |
こういうブログもありました。
- 「ハンバーガー統計学にようこそ！」をPythonでお勉強 2.3まで
- 「ハンバーガー統計学にようこそ！」をPythonでお勉強 2.4まで
- 「ハンバーガー統計学にようこそ！」をPythonでお勉強 2.2まで
- 「ハンバーガー統計学にようこそ！」をPythonでお勉強 3.3まで
- 「ハンバーガー統計学にようこそ！」をPythonでお勉強 1.9まで
人気のあるブログ：
- 新しいgemのアップデート方法（rubygems-update）
- Coda2でscssを使うときのお供にcompassをどうぞ。
- bashでUTF-8に設定して日本語表示したり使ったり。Emacsでも。
- NginxをSSL付きで動かすために設定したこと
- Macでフォルダを結合したいとき
