虽然像SciPy和PyMC3这样的流行的统计数据库有预定义的函数来计算不同的测试,但是为了了解这个过程的数学原理,必须了解后台的运行。本系列将帮助你了解不同的...statistically significant.## Cross Checkingwiththe internal scipyfunctiont2,p2=stats.ttest_ind(a,b)print("t = "+str(t2))print("p = "+str(2...
Scipy 的 ttest_rel 方法接收两个配对数据数组,并且类似于 ttest_1samp 和 ttest_ind 函数,返回一个 t 统计量和相应的 p 值。 在下面的代码中,我首先定义了一组员工装瓶率,每分钟随机瓶数介于 10 到 20 之间。然后我使用“apply_training”函数模拟培训,该函数可以将生产率降低 1 瓶/分钟,或者提高最多 4...
6 How to interpret the output of scipy.stats.ttest_ind? 1 Why ttest_ind in Scipy a little different from Excel TTest? 0 How to perform TTest on multiple columns 2 Different results from two implementations of ttest in scipy.stats 0 'numpy.float64' object has no attribute 'ttest_ind'...
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_...
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.
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) scipy 下的 t-test 计算方法 deft_test(x1, x2): ...
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_statistic, p_value = stats.ttest_ind(group1, group2) print(f'独立样本 t 检验: t={t_statistic}, p={p_value}') if p_value < 0.05: print('两组数据均值有显著差异') else: print('两组数据均值没有显著差异') 3. 方差分析(ANOVA) ...
8.stats.ttest_ind 9.stats.ks_2samp 10.from scikits.statsmodels.stattools import jarque_bera 11.from scipy import signal signal.detrend 12.from scipy import fftpack fftpack.fftshift fftpack.rfft ffpack.iffshift ffpack.irfft 13.from scipy import optimize ...
执行假设检验:使用Scipy库中的函数来进行具体的假设检验操作。例如,t检验可以通过scipy.stats.ttest_ind()实现,而卡方检验则通过scipy.stats.chi2_contingency()实现。 from scipy.stats import ttest_ind, chi2_contingency # T-test example t_stat, p_value = ttest_ind(data['group1'], data['group2']...