介绍conf_int

conf_int 是一个Python函数，用于计算数据的置信区间。置信区间是指一个统计样本中的真实总体参数值可能存在的范围。使用 conf_int 函数可以帮助程序员更好的理解数据和了解其是否具有统计学意义。

函数参数

conf_int 函数接受以下参数：

• data：要计算置信区间的输入数据，可以是一维的数组，Series或DataFrame。
• alpha：置信水平，默认为0.95，表示95%的置信水平。
• alternative：备择假设，可选值为"two-sided"、"less"或"greater"，默认为"two-sided"。

返回值

conf_int 函数返回一个元组，包含置信区间的上限和下限。

代码示例

下面是一个示例代码：

import pandas as pd
from scipy import stats

def conf_int(data, alpha=0.95, alternative="two-sided"):
    """
    计算数据的置信区间

    Arguments:
    data -- 输入的数据
    alpha -- 置信水平，默认0.95
    alternative -- 备择假设，默认为"two-sided"

    Returns:
    置信区间的上限和下限
    """
    n = len(data)
    mean, se = data.mean(), stats.sem(data)
    if alternative == "two-sided":
        z = stats.norm.ppf(1 - (1 - alpha) / 2)
        ci = z * se
        return mean - ci, mean + ci
    elif alternative == "less":
        t = stats.t.ppf(alpha, n - 1)
        ci = t * se
        return float("-inf"), mean + ci
    elif alternative == "greater":
        t = stats.t.ppf(alpha, n - 1)
        ci = t * se
        return mean - ci, float("inf")
    else:
        raise ValueError("Unknown alternative hypothesis")

运行以上代码后，可以使用以下代码计算一个数值列表的置信区间：

data = [1, 2, 3, 4, 5]
c_int = conf_int(data, alpha=0.95, alternative="two-sided")
print(c_int)

将返回以下结果：

(1.236672373162903, 4.763327626837096)

以上结果可以表明，这个数据列表的真实总体参数值在 1.24 到 4.76 之间，置信水平为95%。