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...
计算临界值:scipy.stats.chi2.ppf(level_of_confidence, degree_of_freedom) 计算p值:scipy.stats.chi2.sf(abs(chi2_score),df) 或 1-scipy.stats.chi2.cdf(abs(chi2_score),df)---左尾或右尾,双尾检验需在此基础上乘以2 计算临界值例子: fromscipy.statsimportchi2 critical1=chi2.ppf(0.95,10)#...
1. 理解逻辑回归和p值的概念 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...
axis : int or None, 计算 - 所沿着的轴。 如果为None,则计算整个数组 。 4. 根据返回值的到结构 以上计算返回类scipy.stats.stats.Ttest_relResult的对象,其有两个属性,可据此获得 值: res = stats.ttest_rel(a, b) print("t-statistic:", res.statistic) print("p-value:", res.pvalue) 1. 2...
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...
t-statistic = 0.391 pvalue = 0.6955 AI代码助手复制代码 可执行代码 # coding: utf-8from__future__importdivisionimportnumpyasnpfromscipyimportstats means = [0.0539,4,8,3,6,9,1] stds = [5,4,8,3,6,7,9] mu = [0,4.1,7,2,5,8,0] ...
tvalues,3), # 回归系数T值 "p-values": round(model.pvalues,3) # 回归系数P值 }) coef_df[['coef_0.025','coef_0.975']] = model.conf_int() # 回归系数置信区间 默认5%,括号中可填具体数字 比如0.05, 0.1 coef_df 模型总体数据类 # 提取模型预测值 model.fittedvalues 0 30.003843 1 ...
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...
2. Python sklearn实现Ridge回归和输出p-values 本想用statsmodels模块进行实现,发现这个封装的并不是很好,需要自定义statsmodels.regression.linear_model.OLS.fit_regularized里面的正则项参数。退而用sklearn包,毕竟用起来更简单。其中关于在sklearn包中想要输出ridge regression的 p-values的方法参见p-values from ridg...