SSWI: алгоритмы и практические примеры. Алгоритмы и коды, практические примеры. ИВВ
тестов. Наиболее распространенным выбором уровня доверия является 95%.
5. Определить уровень доверия для доверительного интервала, например, 95%, чтобы интерпретировать результаты с уровнем статистической значимости. Уровень доверия отражает вероятность того, что истинное значение SSWI находится в диапазоне доверительного интервала.
Этот алгоритм позволяет получить доверительный интервал для оценки SSWI с высокой вероятностью и определить статистическую значимость этой оценки. Доверительный интервал помогает ученым интерпретировать результаты, основываясь на уровне доверия и статистической значимости.
Алгоритм оценки доверительного интервала для SSWI
1. Собрать набор данных, включающий значения параметров α, β, γ, δ, ε и соответствующие значения SSWI.
2. Применить методы статистики, такие как bootstrap или перестановочные тесты, для оценки доверительного интервала для SSWI.
– Для применения метода Bootstrap:
– Сгенерировать множество случайных выборок путем выбора с повторениями из исходного набора данных.
– Для каждой выборки вычислить SSWI на основе формулы SSWI = (α * β * γ) / (δ * ε).
– Для применения перестановочных тестов:
– Случайным образом переставить значения SSWI в исходном наборе данных много раз.
– Для каждой перестановки вычислить SSWI на основе формулы SSWI = (α * β * γ) / (δ * ε).
3. Оценить доверительный интервал, определяющий границы значений SSWI, которые с высокой вероятностью содержат истинное значение SSWI.
– В случае метода Bootstrap:
– Вычислить перцентили распределения SSWI значений из сгенерированных выборок.
– Определить нижнюю и верхнюю границы доверительного интервала на основе выбранного уровня доверия, например, 95%.
– В случае перестановочных тестов:
– Вычислить перцентили распределения SSWI значений из сгенерированных перестановок.
– Определить нижнюю и верхнюю границы доверительного интервала на выбранном уровне доверия.
4. Определить уровень доверия для доверительного интервала, например, 95%, чтобы интерпретировать результаты с уровнем статистической значимости.
В результате применения этого алгоритма вы получите доверительный интервал для оценки SSWI с заданным уровнем доверия, позволяющий интерпретировать результаты и оценить статистическую значимость SSWI.
Код который покрывает сбор данных и применение метода Bootstrap для оценки доверительного интервала для SSWI
import numpy as np
# Шаг 1: Собрать набор данных
alpha_values = […] # Значения параметра alpha
beta_values = […] # Значения параметра beta
gamma_values = […] # Значения параметра gamma
delta_values = […] # Значения параметра delta
epsilon_values = […] # Значения параметра epsilon
SSWI_values = […] # Значения SSWI
dataset = np.column_stack ((alpha_values, beta_values, gamma_values, delta_values, epsilon_values, SSWI_values))
# Шаг 2: Применить метод Bootstrap
num_bootstrap_samples = … # Число случайных выборок Bootstrap
confidence_level