3. 进行t检验 在这里,我们使用ttest_ind函数进行两组数据的单侧检验。 # 进行单侧t检验t_statistic,p_value=stats.ttest_ind(group1,group2,alternative='greater')# 输出t统计量和p值print(f"T-statistic:{t_statistic}, P-value:{p_value}") 1. 2. 3. 4. 5. 说明: alternative='greater'指定为...
在Python中,进行独立样本t检验通常使用scipy.stats库中的ttest_ind函数。这个函数可以帮助我们比较两组独立样本的均值是否存在显著差异。下面,我将按照您的提示逐步解答您的问题,并附上相应的代码片段。 1. 导入必要的Python库 为了进行独立样本t检验,我们需要导入scipy.stats库。 python import numpy as np from scip...
在较温和的条件下,检验统计量作为学生 t 分布渐近分布。 我们使用 scipy 中的 ttest_ind 函数来执行 t 检验。该函数返回检验统计量和隐含的 p 值。 from scipy.stats import ttest_ind stat, p_value = ttest_ind(income_c, income_t) print(f"t-test: statistic={stat:.4f}, p-value={p_value:.4f...
在较温和的条件下,检验统计量作为学生 t 分布渐近分布。 我们使用 scipy 中的 ttest_ind 函数来执行 t 检验。该函数返回检验统计量和隐含的 p 值。 fromscipy.statsimportttest_ind stat, p_value = ttest_ind(income_c, income_t) print(f"t-test: statistic={stat:.4f}, p-value={p_value:.4f}"...
stats.ttest_ind(rvs1,rvs2, equal_var = False) 如果两总体具有方差齐性,错将equal_var设为False,p值变大, 两总体方差不等时,若没有将equal_var参数设定为False,则函数会默认equal_var为True,这样会低估p值. 3.3 配对样本T检验:ttest_rel()
然后,我们可以使用ttest_ind函数计算两组数据之间的t值: t_stat,p_value=ttest_ind(A,B)print("t值:",t_stat)print("p值:",p_value) 1. 2. 3. 最后,我们可以根据p值来判断两组数据之间的差异是否显著。通常情况下,如果p值小于0.05,则可以认为两组数据之间的差异是显著的。
Scipy 的 ttest_rel 方法接收两个配对数据数组,并且类似于 ttest_1samp 和 ttest_ind 函数,返回一个 t 统计量和相应的 p 值。在下面的代码中,我首先定义了一组员工装瓶率,每分钟随机瓶数介于 10 到 20 之间。然后我使用“apply_training”函数模拟培训,该函数可以将生产率降低 1 瓶/分钟,或者提高最多 4...
Scipy 的 ttest_rel 方法接收两个配对数据数组,并且类似于 ttest_1samp 和 ttest_ind 函数,返回一个 t 统计量和相应的 p 值。在下面的代码中,我首先定义了一组员工装瓶率,每分钟随机瓶数介于 10 到 20 之间。然后我使用“apply_training”函数模拟培训,该函数可以将生产率降低 1 瓶/分钟,或者提高最多 4...
ttest_ind:独立双样本t检验, usevar='unequal'两个总体方差不一样 返回的第1个值t是假设检验计算出的(t值), 第2个p_two是双尾检验的p值 第3个df是独立双样本的自由度 '''t,p_two,df=st.ttest_ind(list1,list2)#如果是watch t检验,应该列下面这个式子#t, p_two, df = st.ttest_ind(list1,...
双独立(independent)样本t检验:ttest_ind 在python中导入scipy数据包的统计模块stats 计算t值和p值 计算单尾p值 3、判断标准是什么 4、做出结论 置信区间 置信区间上下限的计算公式: 置信区间上限a=样本平均值-t_ci*标准误差 置信区间下限b=样本平均值+t_ci*标准误差 ...