手計算で信頼区間を求める
面接で信頼区間について聞かれる場面は主に2つあります。1つは、平易な言葉で説明するよう求められる場合、もう1つは、どのように計算するかを詳しく説明し、実装まで求められる場合です。この演習では後者を練習します。あらかじめインポートされたパッケージ以外は使わずに、手作業で信頼区間を作成してみましょう。
作業を少し簡単にするために、95%信頼区間に対応する適切なzスコアと標本平均を、それぞれ z_score と sample_mean 変数に代入してあります。
この演習はコースの一部です
Pythonで統計面接問題を練習しよう
演習の手順
- 用意されている
sem()関数とz_score変数を使って、標準誤差と誤差範囲（マージン・オブ・エラー）を計算します。 - 用意されている
sample_mean変数を使って、信頼区間の下限を計算して出力します。 - 用意されている
sample_mean変数を使って、信頼区間の上限を計算して出力します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
from scipy.stats import sem, t
data = [1, 2, 3, 4, 5]
confidence = 0.95
# Compute the standard error and margin of error
std_err = sem(____)
margin_error = std_err * ____
# Compute and print the lower threshold
lower = sample_mean - ____
print(____)
# Compute and print the upper threshold
upper = sample_mean + ____
print(____)