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Comment effectuer une analyse statistique à l'aide de SciPy.

Voici un tutoriel étape par étape sur la façon d'effectuer une analyse statistique à l'aide de SciPy.

Étape 1: Installer SciPy​

Tout d'abord, assurez-vous d'avoir SciPy installé sur votre système. Vous pouvez l'installer à l'aide de pip en exécutant la commande suivante:

pip install scipy

Étape 2: Importer les modules nécessaires​

Pour utiliser SciPy pour l'analyse statistique, vous devez importer les modules nécessaires. Dans ce tutoriel, nous utiliserons le module scipy.stats pour les fonctions statistiques et les distributions. Vous pouvez l'importer en utilisant le code suivant:

from scipy import stats

Étape 3: Statistiques descriptives​

Les statistiques descriptives fournissent un résumé des principales caractéristiques d'un ensemble de données. Commençons par calculer certaines statistiques descriptives courantes à l'aide de SciPy.

Moyenne et médiane​

Pour calculer la moyenne et la médiane d'un ensemble de données, vous pouvez utiliser les fonctions mean() et median() du module scipy.stats, respectivement. Voici un exemple:

data = [1, 2, 3, 4, 5]

mean_value = stats.mean(data)
median_value = stats.median(data)

print("Moyenne:", mean_value)
print("Médiane:", median_value)

Écart type et variance​

Pour calculer l'écart type et la variance d'un ensemble de données, vous pouvez utiliser les fonctions std() et var() du module scipy.stats, respectivement. Voici un exemple:

data = [1, 2, 3, 4, 5]

std_value = stats.std(data)
var_value = stats.var(data)

print("Écart type:", std_value)
print("Variance:", var_value)

Mode​

Pour calculer le mode d'un ensemble de données, vous pouvez utiliser la fonction mode() du module scipy.stats. Voici un exemple:

data = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]

mode_value = stats.mode(data)

print("Mode:", mode_value)

Étape 4: Test d'hypothèse​

Le test d'hypothèse est utilisé pour déterminer si un échantillon de données fournit suffisamment de preuves pour déduire quelque chose sur la population à partir de laquelle l'échantillon a été prélevé. SciPy fournit différentes fonctions pour les tests d'hypothèse.

Test t​

Le test t est utilisé pour comparer les moyennes de deux échantillons. Voici un exemple de la façon d'effectuer un test t à l'aide de SciPy:

sample1 = [1, 2, 3, 4, 5]
sample2 = [2, 4, 6, 8, 10]

t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(sample1, sample2)

print("Statistique t:", t_statistic)
print("Valeur p:", p_value)

Test du chi carré​

Le test du chi carré est utilisé pour déterminer s'il existe une association significative entre deux variables catégorielles. Voici un exemple de la façon d'effectuer un test du chi carré à l'aide de SciPy:

observed = [10, 20, 30]
expected = [15, 25, 35]

chi2_statistic, p_value = stats.chisquare(observed, expected)

print("Statistique du chi carré:", chi2_statistic)
print("Valeur p:", p_value)

Étape 5: Distributions de probabilité​

SciPy fournit un large éventail de distributions de probabilité pouvant être utilisées pour divers calculs statistiques. Voici un exemple de la façon de travailler avec les distributions de probabilité dans SciPy:

# Créer un objet de distribution normale
normal_dist = stats.norm(loc=0, scale=1)

# Calculer la fonction de densité de probabilité (PDF) à une valeur donnée
pdf_value = normal_dist.pdf(0)

# Calculer la fonction de distribution cumulative (CDF) à une valeur donnée
cdf_value = normal_dist.cdf(0)

# Générer des échantillons aléatoires à partir de la distribution
random_samples = normal_dist.rvs(size=100)

print("PDF à 0:", pdf_value)
print("CDF à 0:", cdf_value)
print("Échantillons aléatoires:", random_samples)

Cela conclut notre tutoriel sur l'analyse statistique à l'aide de SciPy. Vous pouvez explorer la documentation de SciPy pour une liste plus complète des fonctions statistiques et des distributions disponibles.