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Como realizar análise estatística usando o SciPy.

Aqui está um tutorial passo a passo sobre como realizar análise estatística usando o SciPy.

Passo 1: Instalar o SciPy​

Primeiro, certifique-se de ter o SciPy instalado no seu sistema. Você pode instalá-lo usando o pip executando o comando a seguir:

pip install scipy

Passo 2: Importar os módulos necessários​

Para usar o SciPy para análise estatística, você precisa importar os módulos necessários. Neste tutorial, iremos usar o módulo scipy.stats para funções e distribuições estatísticas. Você pode importá-lo usando o seguinte código:

from scipy import stats

Passo 3: Estatísticas descritivas​

Estatísticas descritivas fornecem um resumo das principais características de um conjunto de dados. Vamos começar calculando algumas estatísticas descritivas comuns usando o SciPy.

Média e mediana​

Para calcular a média e a mediana de um conjunto de dados, você pode usar as funções mean() e median() do módulo scipy.stats, respectivamente. Aqui está um exemplo:

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

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

print("Média:", mean_value)
print("Mediana:", median_value)

Desvio padrão e variância​

Para calcular o desvio padrão e a variância de um conjunto de dados, você pode usar as funções std() e var() do módulo scipy.stats, respectivamente. Aqui está um exemplo:

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

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

print("Desvio Padrão:", std_value)
print("Variância:", var_value)

Moda​

Para calcular a moda de um conjunto de dados, você pode usar a função mode() do módulo scipy.stats. Aqui está um exemplo:

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

mode_value = stats.mode(data)

print("Moda:", mode_value)

Passo 4: Teste de hipótese​

O teste de hipótese é usado para determinar se uma amostra de dados fornece evidências suficientes para inferir algo sobre a população da qual a amostra foi retirada. O SciPy fornece várias funções para teste de hipótese.

Teste t​

O teste t é usado para comparar as médias de duas amostras. Aqui está um exemplo de como realizar um teste t usando o SciPy:

amostra1 = [1, 2, 3, 4, 5]
amostra2 = [2, 4, 6, 8, 10]

estatistica_t, valor_p = stats.ttest_ind(amostra1, amostra2)

print("Estatística t:", estatistica_t)
print("Valor p:", valor_p)

Teste qui-quadrado​

O teste qui-quadrado é usado para determinar se há uma associação significativa entre duas variáveis categóricas. Aqui está um exemplo de como realizar um teste qui-quadrado usando o SciPy:

observado = [10, 20, 30]
esperado = [15, 25, 35]

estatistica_chi2, valor_p = stats.chisquare(observado, esperado)

print("Estatística qui-quadrado:", estatistica_chi2)
print("Valor p:", valor_p)

Passo 5: Distribuições de probabilidade​

O SciPy fornece uma ampla gama de distribuições de probabilidade que podem ser usadas para vários cálculos estatísticos. Aqui está um exemplo de como trabalhar com distribuições de probabilidade no SciPy:

# Crie um objeto de distribuição normal
distribuicao_normal = stats.norm(loc=0, scale=1)

# Calcule a função de densidade de probabilidade (PDF) em um determinado valor
valor_pdf = distribuicao_normal.pdf(0)

# Calcule a função de distribuição acumulada (CDF) em um determinado valor
valor_cdf = distribuicao_normal.cdf(0)

# Gere amostras aleatórias da distribuição
amostras_aleatorias = distribuicao_normal.rvs(size=100)

print("PDF em 0:", valor_pdf)
print("CDF em 0:", valor_cdf)
print("Amostras aleatórias:", amostras_aleatorias)

Isso conclui nosso tutorial sobre como realizar análise estatística usando o SciPy. Você pode explorar a documentação do SciPy para obter uma lista mais abrangente de funções estatísticas e distribuições disponíveis.