importnumpyasnpimportscipy.statsasstats# 生成示例数据data=np.random.normal(loc=10,scale=5,size=100)mean=np.mean(data)std_err=stats.sem(data)# 样本标准误confidence=0.95h=std_err*stats.t.ppf((1+confidence)/2,len(data)-1)ci_lower=mean-h# 下限ci_upper=mean+h# 上限print(f"样本均值:{m...
scale=10,size=100)# 计算样本均值和标准差mean=np.mean(data)std_dev=np.std(data)n=len(data)# 置信水平confidence=0.95z=stats.norm.ppf((1+confidence)/2)# 计算z值# 计算标准误差standard_error=std_dev/np.sqrt(n)# 计算置信区间margin_of_error=z*standard...
0),scale=st.sem(data))# plot confidence intervalx=np.linspace(0,
norm.cdf(0,mean,std) #预测小于0的概率 interval=stats.norm.interval(0.96,mean,std) #96%置信水平的区间 print('随机变量在0处的概率密度是{:.3f},\n 小于0的概率是{:.3f},\n 96%的置信区间是{}'.format(prob,pre,interval)) 可以知道,股票上涨的概率是1-0.201=0.799,有96%的把握认为跌涨幅在 ...
在统计学中,置信区间是用来估计总体参数的范围。在Python中,可以使用统计库(如scipy.stats)来计算置信区间。 置信区间通常由两个值组成,下限和上限,表示参数估计的范围。置信区间的计算方...
from scipy.stats import sem 生成示例数据 x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) y_err = sem(y) 计算95%置信区间 conf_interval = 1.96 * y_err 绘制折线图并填充95%置信区间 plt.plot(x, y, label='Sinusoidal Wave') plt.fill_between(x, y - conf_interval, y + conf_interval...
置信区间是指在一定置信水平下,包含总体参数的区间。我们可以使用SciPy库中的norm.interval函数来计算正态分布的置信区间。以下是一个例子: from scipy.stats import norm 定义均值和标准差 mu = 0 sigma = 1 计算95%置信区间 confidence_level = 0.95
置信区间(Confidence interval)——实际效应值可能处于的范围。如果置信区间包含0,意味着控制与实验组之间没有显著差异。 效应大小(Effect size)——控制与实验组之间差异的实际幅度。 以下是用于上述计算的Python代码: import numpy as npimport scipy.stats as statsimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as ...
scipy.stats.dunnett(*samples, control, alternative='two-sided', random_state=None)# Dunnett 檢驗:將平均值與對照組進行多重比較。 這是Dunnett 原始 single-step 測試的實現,如 [1] 中所述。 參數:: sample1, sample2, …:一維數組 每個實驗組的樣本測量值。
本文简要介绍 python 语言中scipy.stats.tukey_hsd的用法。 用法: scipy.stats.tukey_hsd(*args)# 执行Tukey 的 HSD 测试以确保在多个治疗中均值相等。 Tukey 的诚实显著性差异 (HSD) 检验对一组样本的均值进行成对比较。 ANOVA(例如f_oneway)评估每个样本的真实平均值是否相同,而 Tukey 的 HSD 是一种事后检...