z检验 主要应用场景:在大样本量的总体比例检验 核心:两样本的总体比例差异 单样本比例检验 # 检验样本合格率与0.38是否有差异 import numpy as np from statsmodels.stats.proportion import proportions_ztest counts=200; nobs=500; value=0.38 # 计算z检验统计量及p值 proportions_ztest(counts, nobs, value) ...
importstatsmodels.stats.proportionasspz_two_score,p=sp.proportions_ztest([c_two,c_old],[n_two,n_old],alternative="la")print("检验统计量z_two:",z_two_score,",p值:",p)#alternative 默认 ='two-sided'#alternative='smaller'代表左尾#用p值判断与用检验统计量z判断是等效的'''结果:检验统计...
用statsmodels计算p值: from statsmodels.stats.proportion import proportions_ztest z_score, p_value=proportions_ztest(count=[1545,1670], nobs=[5000,5000], value=None, alternative='two-sided') 1. 2. proportions_ztest函数里的count表示对照组和试验组完成转化的人数,nobs表示各组样本的观测人数。 计算...
Our problem is testing two proportions, so we’ll use the proportion_effectsize function in statsmodels to translate this change into something we can work with.Output: For a change from 0.70 to 0.75 - the effect size is -0.11. Sample Size...
假设检验的python实现命令——Z检验、t检验、F检验 Z检验 statsmodels.stats.weightstats.ztest() import statsmodels.stats.weightstats as sw 参数详解: x1:待检验数据集; x2:待检验数据集;默认为None,双样本检验时不为None; value:在一个样本中,value是原假设下x1的均值。在两个样本中,value为原假设下x1...
Z检验 statsmodels.stats.weightstats.ztest()import statsmodels.stats.weightstats as sw 参数详解：x1:待检验数据集；x2:待检验数据集；默认为None，双样本检验时不为None；value:在⼀个样本中，value是原假设下x1的均值。在两个样本中，value为原假设下x1均值与x2均值之差；alternative:str,默认为'two-sided...
# 样本比例校验 def two_sample_proportion_test(n1, n2, p1, p2, alpha=0.05): ''' n1:对照组实际样本量 n2:实验组实际样本量 p1:对照组预设样本比例 p2:实验组预设样本比例 alpha:显著性水平 return:(对照组样本比例置信区间,实验组样本比例置信区间) ''' se=np.sqrt((p1*p2)/(n1+n2)) z=stats...
A two-dimensional array with the inputs A one-dimensional array with the outputs The next step is to split the data the same way as before: Python >>>x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(...x,y,test_size=0.4,random_state=0...) ...
p_vals = norm.sf(z_vals_) n_samples = len(p_vals) c = np.ceil((hommel_value * p_vals) / alpha) unique_c, counts = np.unique(c, return_counts=True) criterion =1- unique_c + np.cumsum(counts) proportion_true_discoveries = np.maximum(0, criterion.max() / n_samples)returnpro...
本文简要介绍 python 语言中scipy.stats._result_classes.BinomTestResult.proportion_ci的用法。 用法: BinomTestResult.proportion_ci(confidence_level=0.95, method='exact')# 计算statistic 的置信区间。 参数 :: confidence_level: 浮点数,可选 估计比例的计算置信区间的置信水平。默认值为 0.95。 method: {‘...