回答編集履歴
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追記
test
CHANGED
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@@ -99,3 +99,39 @@
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99
99
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100
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あ、もしかして単にデータ全体の信頼区間を求めたいということであれば下記のようにもできます。
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```python3
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from scipy import stats
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import math
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import statistics
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data = [26.037666140460175, 26.035329693820763, 26.03250951997295, 26.034479896627285, 26.03071502375869, 25.8991498669353]
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+
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n = len(data) #サンプルサイズ
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mean = statistics.mean(data)
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variance = statistics.variance(data)
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se = math.sqrt(variance/n) #標準誤差
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bottom, up = stats.norm.interval(alpha=0.95, loc=mean, scale=se)
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print('{:.2f} < x < {:.2f}'.format(bottom, up))
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# 25.97 < x < 26.06
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```
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1
修正
test
CHANGED
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@@ -4,7 +4,7 @@
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参考にされたサイトにも上のように書いてあるとおり、同じタイミング（時間）に複数のデータがあれば信頼区間がつきます。
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これは信頼区間の定義からして当然で、信頼区間とは「母集団の真の値が含まれることが信頼できる区間」です。同じタイミングにデータが複数あれば信頼区間を計算できますが、1個ずつしかないのであればそもそも信頼区間という考え方をしません。
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これは信頼区間の定義からして当然で、信頼区間とは「母集団の真の値が含まれることが信頼できる区間」です。同じタイミングにデータが複数あればその平均や分散から信頼区間を計算できますが、1個ずつしかないのであればそもそも信頼区間という考え方をしません。
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信頼区間についてはググれば親切なサイトがたくさんあるので、探してみてください。
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