5 Ujian Statistik Setiap Saintis Data Harus Tahu - Analytics Vidhya

Ujian Statistik Penting Sains Data: Panduan Komprehensif

Membuka pandangan berharga dari data adalah yang paling utama dalam sains data. Menguasai ujian statistik adalah asas untuk mencapai matlamat ini. Ujian ini memberi kuasa kepada saintis data untuk mengesahkan hipotesis dengan ketat, membandingkan pelbagai kumpulan, mengungkap hubungan tersembunyi, dan membuat ramalan yang yakin. Sama ada anda menganalisis trend pasaran, penapisan algoritma pembelajaran mesin, atau menjalankan penyelidikan saintifik, pemahaman yang kuat terhadap ujian statistik adalah sangat diperlukan. Artikel ini menyelidiki ujian statistik utama setiap saintis data harus tahu.

Jadual Kandungan:

• Pengenalan
• Peranan penting ujian statistik dalam sains data
• Lima ujian statistik mesti tahu untuk saintis data
  • Z-TEST
  • Ujian t
  • ANOVA (Analisis Varians)
  • F-test
  • Ujian Chi-square
• Kesimpulan

Kepentingan ujian statistik dalam sains data:

Ujian statistik menyediakan rangka kerja objektif untuk:

• Ujian Hipotesis: Menentukan secara objektif jika corak data yang diperhatikan adalah turun naik tulen atau hanya rawak.
• Keputusan yang didorong oleh data: Gantikan pendapat subjektif dengan bukti kuantitatif untuk membuat keputusan.
• Perbandingan Kumpulan: Membolehkan perbandingan yang bermakna dalam pelbagai dataset atau keadaan eksperimen.
• Penemuan Hubungan: Membongkar dan mengukur hubungan antara pembolehubah dalam dataset.
• Penilaian Model: Menilai ketepatan dan kebolehpercayaan model ramalan.
• Jaminan Kualiti Data: Kenal pasti anomali atau peralihan yang ketara dalam trend data.

Lima ujian statistik penting:

Z-TEST

Ujian Z menilai sama ada perbezaan yang signifikan wujud di antara min sampel dan min populasi, atau antara dua sampel cara apabila variasi populasi diketahui dan saiz sampel adalah besar (secara amnya, n> 30). Ia bergantung kepada taburan normal standard (min = 0, sisihan piawai = 1).

Formula (satu-sampel Z-ujian):

 <code>z = (x̅ - μ) / (σ / √n)</code>

Di mana:

• x̅ = Maksud sampel
• μ = maksud populasi hipotesis
• σ = sisihan piawai penduduk
• n = saiz sampel

Menjalankan ujian Z:

1. Tentukan hipotesis: nyatakan null (h₀: tiada perbezaan yang signifikan) dan alternatif (h₁: perbezaan yang signifikan) hipotesis.
2. Tahap penting (α): Tetapkan kebarangkalian menolak hipotesis nol sebenar (misalnya, α = 0.05).
3. Jenis Z-Test: Pilih ujian yang sesuai (satu sampel, dua sampel, atau perkadaran).
4. Kirakan Z-Statistik: Gunakan formula yang berkaitan.
5. Nilai Kritikal (Z_CRITICAL): Tentukan nilai z kritikal dari jadual pengedaran normal standard berdasarkan α.
6. Tafsirkan Keputusan: Bandingkan nilai mutlak z-statistik yang dikira (| z |) ke z_kritikal. Menolak h₀ jika | z | > z_kritikal.

Ujian t

Ujian t menentukan jika terdapat perbezaan yang signifikan antara cara dua kumpulan. Tidak seperti ujian Z, ia digunakan apabila variasi penduduk tidak diketahui.

Jenis ujian t:

• Ujian t-sampel satu: membandingkan sampel min kepada populasi hipotesis bermakna.
• Sampel bebas t-ujian: Membandingkan cara dua kumpulan bebas.
• Sampel berpasangan t-ujian: Membandingkan cara dua kumpulan yang berkaitan (misalnya, pengukuran sebelum dan selepas).

Menjalankan ujian t:

Langkah-langkahnya sama dengan ujian Z, tetapi gunakan formula ujian t yang sesuai dan berunding dengan jadual pengedaran T (mempertimbangkan darjah kebebasan) untuk mencari nilai t kritikal.

ANOVA (Analisis Varians)

ANOVA membandingkan cara tiga atau lebih kumpulan untuk mengenal pasti perbezaan yang signifikan secara statistik.

Jenis ANOVA:

• Satu arah ANOVA: Membandingkan cara merentasi kumpulan berdasarkan satu faktor.
• ANOVA dua hala: membandingkan cara berdasarkan dua faktor dan interaksi mereka.
• Langkah -langkah berulang ANOVA: Digunakan apabila subjek yang sama diukur di bawah pelbagai syarat.

Mengendalikan ANOVA: ANOVA melibatkan pengiraan jumlah kuadrat (SST, SSB, SSW), darjah kebebasan, dataran bermakna (MSB, MSW), dan F-statistik. Statistik F kemudiannya dibandingkan dengan nilai F kritis dari jadual F-Distribusi.

F-test

Ujian F membandingkan variasi dua populasi yang diedarkan secara normal. Ia menentukan jika terdapat perbezaan statistik yang signifikan dalam penyebaran data antara kedua -dua kumpulan.

Formula:

 <code>F = σ₁² / σ₂²</code>

Di mana:

• σ₁² = varians penduduk 1
• σ₂² = varians penduduk 2

Menjalankan ujian F: Kirakan variasi sampel, hitung f-statistik, tentukan darjah kebebasan, dan bandingkan statistik F ke nilai F-kritikal dari jadual pengedaran F.

Ujian Chi-square

Ujian chi-square menilai hubungan antara dua pembolehubah kategori.

Jenis ujian chi-square:

• Ujian Kemerdekaan Chi-square: Menentukan jika terdapat hubungan antara dua pembolehubah kategori.
• Ujian kebaikan chi-square-of-fit: Menilai seberapa baik taburan sampel sepadan dengan taburan hipotesis.

Menjalankan ujian chi-square: kedua-dua ujian melibatkan mengira statistik chi-square (χ²) menggunakan frekuensi yang diperhatikan dan dijangka. Nilai χ² kemudian dibandingkan dengan nilai kritikal dari jadual pengedaran chi-square.

Kesimpulan:

Ujian statistik adalah alat yang sangat diperlukan untuk saintis data. Memahami permohonan dan tafsiran mereka adalah penting untuk membuat kesimpulan yang sah dari data. Dengan menguasai lima ujian ujian, ujian t, ANOVA, F-test, dan saintis Data Ujian Chi-square boleh dengan yakin menganalisis data, mengesahkan hipotesis, dan membuat keputusan yang tepat. Pilihan ujian bergantung kepada soalan penyelidikan, jenis data, dan andaian mengenai data.

Atas ialah kandungan terperinci 5 Ujian Statistik Setiap Saintis Data Harus Tahu - Analytics Vidhya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!