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Statistiques inférentielles

Pour obtenir des données de santé essentielles pour le suivi de l'indice de masse corporelle chez les jeunes, des responsables de la santé ont fait parvenir un sondage à un échantillon nationalement représentatif de jeunes âgés de 14 à 20 ans au 31 décembre 1999. L'ensemble de données suit l'âge Age, la taille en pouces Height_in, le poids en livres Weight_lbs, le genre Gender, ainsi que la réponse à choix multiples autodéclarée à la question « How would you describe your weight? » describe_weight.

L'ensemble de données nettoyé du sondage a été chargé sous le nom youth_survey_clean. Dans cet exercice, vous allez calculer des intervalles de confiance.

pandas, NumPy et le module de statistiques de SciPy ont été chargés sous les alias pd, np et st, respectivement.

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Analyser des données de sondage avec Python

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Instructions de l’exercice

  • Calculez l'intervalle de confiance pour la vraie moyenne de la population pour la taille, Height_in, avec un niveau de confiance de 95 %.
  • Calculez l'intervalle de confiance pour la vraie moyenne de la population pour la taille, Height_in, avec un niveau de confiance de 99 %.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Find confidence interval for mean height with 95% confidence level
conf_95 = st.norm.interval(alpha = ____, 
                           loc = np.mean(____), 
                           scale = st.sem(____))

# Find confidence interval for mean height with 99% confidence level
conf_99 = st.norm.interval(alpha = ____, 
                           loc = np.mean(____), 
                           scale = st.sem(____))
print("conf_95 = ", conf_95)
print("conf_99 = ", conf_99)
Modifier et exécuter le code