信頼区間の コード

import numpy as np
from scipy import stats

import statsmodels as sms

# 例
a = np.array([12.7,6.6,5.6,14.3,11.4,10.8,13.8,11.2,10.0,12.8,7.1,14.0])

# 正規分布の標本と仮定したときの、母平均の信頼区間
sigma = np.sqrt(dev / len(a))
stats.norm.interval(0.95, loc=a.mean(), scale=sigma)

# 母平均のT分布の信頼区間
sms.stats.weightstats.DescrStatsW(a).tconfint_mean()

# カイ自乗分布 の信頼区間 95%（分散）
stats.chi2.interval(alpha=0.95, df=len(a)-1, loc=0, scale=1)

# F分布 の信頼区間 90%（分散比）
stats.f.interval(0.9, 10, 10)