R代码# t-test在R里使用t.test进行计算 >data<- c(14, 14, 16, 13, 12, 17, 15, 14, 15, 13, 15, 14)> t.test(data, alternative = "two.sided", mu=15)OneSamplet-testdata:datat= -1.6848, df =11, p-value =0.1201alternativehypothesis: true mean is not equal to1595percent confid...
t-test在R里使用t.test进行计算 > data <- c(14, 14, 16, 13, 12, 17, 15, 14, 15, 13, 15, 14) > t.test(data, alternative = "two.sided", mu=15) One Sample t-test data: data t = -1.6848, df = 11, p-value = 0.1201 alternative hypothesis: true mean is not equal to 15...
成对t检验 python 配对t检验和成对t检验 根据研究设计和资料的性质有单个样本t检验、配对样本t检验、两个独立样本t检验以及在方差不齐时的t'检验单样本t检验单样本t检验(one-sample t-test)又称单样本均数t检验,适用于样本均数$\overline{X}$与已知总体均数$\mu_{0}$的比较,其比较目的是检验样本均数所...
2、单样本t检验(One-Sample T-Test) 检验单个样本的平均值是否等于给定的某个值。 importscipy.statsasstats # 假设我们有一个样本数据sample_data = [1.2,2.3,3.4,4.5,5.6] # 假设检验的零假设(H0)通常是样本平均值等于某个特定值,比如3mu_0 =3 # 进行t检验t_statistic, p...
3.1 单个样本t检验 又称单样本均数t检验(one sample t test),适用于样本均数与已知总体均数μ0的比较,目的是检验样本均数所代表的总体均数μ是否与已知总体均数μ0有差别。 已知总体均数μ0一般为标准值、理论值或经大量观察得到的较稳定的指标值。 应用条件:总体标准α未知的小样本资料,且服从正态分布。
# Run a 1 sample t-test for each one a_stat, a_pval = stats.ttest_1samp(a=factory_a, popmean=355, alternative='two-sided') b_stat, b_pval = stats.ttest_1samp(a=factory_b, popmean=355, alternative='two-sided') # Display results ...
# Create fake data sampleof30cans from2factories factory_a=np.full(30,355)+np.random.normal(0,3,30)factory_b=np.full(30,353)+np.random.normal(0,3,30)# Run a1sample t-testforeach one a_stat,a_pval=stats.ttest_1samp(a=factory_a,popmean=355,alternative='two-sided')b_stat,b_pv...
在Python中,用于多组比较的T-Test是通过使用scipy库中的stats模块来实现的。T-Test是一种统计方法,用于比较两个或多个样本之间的均值是否存在显著差异。 在进行多组比较时,可以使用scipy.stats模块中的函数f_oneway()来执行单因素方差分析(One-way ANOVA)。该函数接受多个数组作为参数,每个数组代表一个样本。它返...
# Run a 1 sample t-test for each one a_stat, a_pval = stats.ttest_1samp(a=factory_a, popmean=355, alternative='two-sided') b_stat, b_pval = stats.ttest_1samp(a=factory_b, popmean=355, alternative='two-sided') # Display results ...
factory_b = np.full(30, 353) + np.random.normal(0, 3, 30)# Run a 1 sample t-test for each onea_stat, a_pval = stats.ttest_1samp(a=factory_a,popmean=355,alternative='two-sided') b_stat, b_pval = stats.ttest_1samp(a=factory_b,popmean=355,alternative='two-sided')# Displ...