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_value minchi_index = i ### 2.将卡方...
逻辑回归是一种统计学上用于预测二分类问题的机器学习算法,它通过计算输入特征的线性组合,并通过一个称为逻辑函数(logistic function)的函数将其映射到0和1之间的概率,从而进行分类预测。 p值(p-value)是统计学中用于衡量观察到的样本数据与假设之间的差异的一个指标。在逻辑回归中,p值可以用于衡量自变量对因变量的...
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/
pearsonr返回的p-value是two-sided p-value。对于具有相关系数r的给定样本,p-value是从具有零相关性的总体中抽取的随机样本x’和y’的abs(r’)大于或等于abs®的概率。根据上面显示的对象dist,给定r和长度n的p-value可以计算为: # dist.cdf:累计分布函数,是概率密度函数的积分 p = 2*dist.cdf(-abs(r))...
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。 总结 本文介绍了如何使用Python编写一个基于Python的统计p值手动计算器,可以自由设置显著性水平和对照组。该...
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 '''## Import the packagesimportnumpyasnpfromscipyimportstatsdefget_p_value(arrA...
对于t 统计量计算p-value,方法类似: importscipyt=1.96df=100p_value=1-scipy.stats.t.cdf(t,df)p_value 注意:在经典在统计学中,当n<30的时候,我们才会用 t 统计。 参考的两本神书,一本是Python入门圣经,一本是Python+统计神书。 ===全文结束===...
print("p值:", p_value) 在上述代码中,我们首先导入了numpy和scipy.stats模块。然后,我们创建了两个样本数据sample1和sample2,这里分别表示两组数据。接下来,我们使用stats.ttest_ind方法对这两组数据进行独立样本t检验,计算得到t值和p值。最后,我们打印出计算结果。
poisson distribution f(x;lam) = e^-lam lam^k --- k! k = 10 # infections lam = (1/1000) * 1787 Using excel .poission, it gives p-value = 0.032372 How to get this value using python? 如何使用python获得p-value?
rho, p_value = spearmanr(x, y) 解释结果: Spearman's Rho的值介于-1和1之间,表示两个变量之间的相关性强度和方向。如果rho为正,则表示两个变量正相关;如果rho为负,则表示两个变量负相关;如果rho接近于0,则表示两个变量之间没有线性相关性。