{"id":2363,"date":"2023-07-22T14:33:59","date_gmt":"2023-07-22T14:33:59","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/t-python-distribution\/"},"modified":"2023-07-22T14:33:59","modified_gmt":"2023-07-22T14:33:59","slug":"t-python-distribution","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/t-python-distribution\/","title":{"rendered":"So verwenden sie die t-verteilung in python"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Die t-Verteilung<\/strong> ist eine Wahrscheinlichkeitsverteilung \u00e4hnlich der Normalverteilung<\/a> , au\u00dfer<\/span> dass sie schwerere \u201eSchw\u00e4nze\u201c als die Normalverteilung aufweist.<\/span><\/p>\n

Mit anderen Worten: Im Vergleich zur Normalverteilung befinden sich in der Verteilung mehr Werte an den Enden als in der Mitte:<\/span> <\/p>\n

\"Normalverteilung<\/p>\n

In diesem Tutorial wird erkl\u00e4rt, wie Sie die t-Verteilung in Python verwenden.<\/span><\/p>\n

Wie man generiert, um es zu verteilen<\/strong><\/h3>\n

Mit der Funktion t.rvs(df, size)<\/strong> k\u00f6nnen Sie Zufallswerte aus einer Verteilung mit bestimmten Freiheitsgraden und Stichprobengr\u00f6\u00dfen generieren:<\/span><\/p>\n

 from<\/span> scipy. stats<\/span> import<\/span> t\n\n#generate random values from t distribution with df=6 and sample size=10<\/span>\nt. rvs<\/span> (df= 6<\/span> , size= 10<\/span> )\n\narray([-3.95799716, -0.01099963, -0.55953846, -1.53420055, -1.41775611,\n       -0.45384974, -0.2767931, -0.40177789, -0.3602592, 0.38262431])\n<\/strong><\/pre>\n
 Das Ergebnis ist eine Tabelle mit 10 Werten, die gem\u00e4\u00df einer Verteilung mit 6 Freiheitsgraden aufeinander folgen.<\/span><\/p>\n
 So berechnen Sie P-Werte mithilfe der t-Verteilung<\/strong><\/h3>\n
 Wir k\u00f6nnen die Funktion t.cdf(x, df, loc=0, scale=1)<\/strong> verwenden, um den p-Wert zu finden, der einer t-Test-Statistik zugeordnet ist.<\/span><\/p>\n
 Beispiel 1: Finden eines einseitigen P-Werts<\/strong><\/span><\/p>\n
 Angenommen, wir f\u00fchren einen einseitigen Hypothesentest<\/a> durch und erhalten eine Teststatistik von -1,5<\/strong> und Freiheitsgrade = 10<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Wir k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um den p-Wert zu berechnen, der dieser Teststatistik entspricht:<\/span><\/p>\n
 from<\/span> scipy. stats<\/span> import<\/span> t\n\n#calculate p-value<\/span>\nt. cdf<\/span> (x=-1.5, df=10)\n\n0.08225366322272008\n<\/strong><\/pre>\n
 Der einseitige p-Wert, der der Teststatistik von -1,5 mit 10 Freiheitsgraden entspricht, betr\u00e4gt 0,0822<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Beispiel 2: Ermitteln eines Zwei-Wege-P-Werts<\/strong><\/span><\/p>\n
 Wir k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um den p-Wert zu berechnen, der dieser Teststatistik entspricht:<\/span><\/p>\n
 from<\/span> scipy. stats<\/span> import<\/span> t\n\n#calculate p-value<\/span>\n(1 - t. cdf<\/span> (x=2.14, df=20)) *<\/span> 2\n\n0.04486555082549959\n<\/strong><\/pre>\n
 Der zweiseitige p-Wert, der der Teststatistik von 2,14 mit 20 Freiheitsgraden entspricht, betr\u00e4gt 0,0448<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Hinweis<\/strong> : Sie k\u00f6nnen diese Antworten mit dem Rechner f\u00fcr die inverse t-Verteilung \u00fcberpr\u00fcfen.<\/span><\/p>\n
 So verfolgen Sie die Verteilung<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Sie k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um eine Verteilung mit bestimmten Freiheitsgraden darzustellen:<\/span> <\/p>\n
 from<\/span> scipy. stats<\/span> import<\/span> t\nimport<\/span> matplotlib. pyplot<\/span> as<\/span> plt\n\n#generate t distribution with sample size 10000<\/span>\nx = t. rvs<\/span> (df= 12<\/span> , size= 10000<\/span> )\n\n#create plot of t distribution\n<\/span>plt. hist<\/span> (x, density= True<\/span> , edgecolor=' black<\/span> ', bins= 20<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n
\"t-Verteilungsdiagramm<\/p>\n
 import<\/span> seaborn as<\/span> sns\n\n#create density curve<\/span>\nsns. kdeplot<\/span> (x)\n<\/strong><\/pre>\n
\"Zeichnen<\/p>\n
 Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Die folgenden Tutorials bieten zus\u00e4tzliche Informationen zur Verteilung:<\/span><\/p>\n
 Normalverteilung vs. t-Verteilung: Was ist der Unterschied?<\/a>
 Inverser T-Verteilungsrechner<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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 Alternativ k\u00f6nnen Sie mit dem Seaborn<\/a> -Visualisierungspaket eine Dichtekurve<\/a> erstellen:<\/span> <\/p>\n
 Angenommen, wir f\u00fchren einen zweiseitigen Hypothesentest<\/a> durch und erhalten eine Teststatistik von 2,14<\/strong> und Freiheitsgrade = 20<\/strong> .<\/span><\/p>\n