regroup_per = regroup.iloc[i:i+2,2:].values # 提取相邻两个箱子的统计数据 chi_value = cal_chi(regroup_per) # 计算卡方值 if (minchi_value is np.nan) or (minchi_value > chi_value): # 如果卡方值小于最小卡方值,则更新 minchi_value = chi_v
在进行P值计算之前,我们需要先训练逻辑回归模型。在Python中,可以使用statsmodels库进行逻辑回归模型的训练。下面是一个示例代码: importstatsmodels.apiassm# 提取特征和目标变量X=data.drop('target',axis=1)y=data['target']# 添加常数列X=sm.add_constant(X)# 训练逻辑回归模型model=sm.Logit(y,X)result=mo...
cdf是概率的累积分布,即小于等于某个值出现的概率总和。 ppf是cdf的逆运算,也就是已知概率总和,求对应的统计量的值。 参考:https://machinelearningmastery.com/critical-values-for-statistical-hypothesis-testing/
案例: tt = (sm-m)/np.sqrt(sv/float(n))# t-statistic for meanpval = stats.t.sf(np.abs(tt), n-1)*2# two-sided pvalue = Prob(abs(t)>tt)print't-statistic = %6.3f pvalue = %6.4f'% (tt, pval) t-statistic = 0.391 pvalue = 0.6955 AI代码助手复制代码 可执行代码 # coding...
如何在Python中从Z-Score找到P-Value? 可以使用scipy.stats包中的norm.sf函数来从Z-Score计算P-Value。该函数返回输入Z-Score大于典型正态随机变量的概率。下面演示了如何使用该函数获取Z-Score的P-Value- 语法 p_value=norm.sf(abs(2.0))p_value=norm.cdf(2.0) ...
python中p-value的实现方式 python中p-value的实现⽅式 案例：tt = (sm-m)/np.sqrt(sv/float(n)) # t-statistic for mean pval = stats.t.sf(np.abs(tt), n-1)*2 # two-sided pvalue = Prob(abs(t)>tt)print 't-statistic = %6.3f pvalue = %6.4f' % (tt, pval)t-statistic = ...
statsmodel是python中一个很强大的做回归统计的包,类似R语言中的lm函数,通过summary可以快速查看训练的回归模型多种具体参数,但是很多同学不太清楚如何将特定的指标数值提取出来,本文以OLS回归结果为例展示相关提取。 相关函数官网链接: statsmodels.org/stable/ 数据说明 波士顿房价数据集: sklearn包中的示例数据集 bost...
运行以下命令,即可在终端或命令行界面中使用基于Python的统计p值手动计算器: python pvalue_calculator.py 计算结果 根据给定的显著性水平(alpha值)和对照组,可以计算出相应的p值。通过运行上述代码,可以得到显著性水平为0.05时,对照组为“Control”,数据组为“Data”时的p值为0.0278。
python计算两组数据的P值 我们在做A/B试验评估的时候需要借助p_value,这篇文章记录如何利用python计算两组数据的显著性。 一、代码 # TTest.py# -*- coding: utf-8 -*-''' # Created on 2020-05-20 20:36 # TTest.py # @author: huiwenhua...