p=1-stats.t.cdf(t,df=df)print("t = "+str(t))print("p = "+str(2*p))#Note that we multiply the p value by2because its a twp tail t-test ### You can see that after comparing the t statisticwiththe critical tvalue(computed internally)wegeta good p valueof0.0005and thus we r...
cat12.666667cat21.600000cat1 = data_df[data_df['Category'] =='cat1']# data_df.Category == 'cat1'cat2 = data_df[data_df['Category'] =='cat2'] from scipy.stats import ttest_ind# 计算二者的 t 检验统计量,及对应的 p-value>>ttest_ind(cat1['values'], cat2['values']) Ttest_in...
print ttest_ind(Group1,Group2) #输出 (-4.7515451390104353, 0.0014423819408438474) 输出结果的第一个元素为t值,第二个元素为p-value ttest_ind默认两组数据方差齐性的,如果想要设置默认方差不齐,可以设置equal_var=False print ttest_ind(Group1,Group2,equal_var=True) print ttest_ind(Group1,Group2,equal_...
cat2 = data_df[data_df['Category'] == 'cat2'] from scipy.stats import ttest_ind # 计算二者的 t 检验统计量,及对应的 p-value >> ttest_ind(cat1['values'], cat2['values']) Ttest_indResult(statistic=1.4927289925706944, pvalue=0.16970867501294376) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. ...
stat_val , p_val = stats.ttest_ind(data, data2, equal_var=False) print("Two-sample t-statistic D=%6.3f , p-value = %6.3f" %(stat_val, p_val)) # Two-sample t-statistic D=-0.755 , p-value = 0.451 1. 2. 3. 4.
t_stat, p_value = ttest_ind(data['group1'], data['group2']) # Chi-square test example chi2_stat, p_val, dof, ex = chi2_contingency(pd.crosstab(data['column1'], data['column2'])) 结果解释:根据计算出的p值来判断是否拒绝原假设。如果p值小于显著性水平(如0.05),则有理由拒绝原假设...
第三章 numpy的常用函数1.savetxt 2.loadtxt (converters): datetime.datetime.strptime [p46] 3.average 4.mean 5.max 6.min 7.ptp 8.median 9.msort/sort 10.var 11.diff 12.std 13.where 14:take 15:argmax --- * 16:argmin --- * 17.ravel...
如果s1和s2是两个独立的来自正态分布总体的样本,可以通过ttest_ind()检验这两个总体 的均值是否存在差异。通过equal_var参数指定两个总体的方差是否相同: stats.ttest_ind(s1, s2, equal_var=False) stats.ttest_ind(s2, s3, equal_var=True) 3.5.6) 卡方分布和卡方检验 chi2_dist = stats.chi2.pdf(x...
# 单样本t检验 t_statistic, p_value = np.ttest_1samp(data, population_mean) # 独立样本t检验 t_statistic, p_value = np.ttest_ind(data1, data2) # 配对样本t检验 t_statistic, p_value = np.ttest_rel(data1, data2) 复制代码 相关分析: # 计算相关系数 correlation_coefficient = np.corrc...
线性代数是数学的重要分支。numpy.linalg包包含线性代数函数。 使用此模块,您可以求矩阵求逆,计算特征值,求解线性方程式和确定行列式等。 实战时间 – 转换矩阵 线性代数中矩阵A的逆是矩阵A^(-1),当与原始矩阵相乘时,它等于单位矩阵I。 可以这样写: