##协议背景双样本t检验(Two-Sample t-Test)用于比较两个组样本的平均值,特别当两个组的方差未知且不相等时,本检验尤为重要。其应用场景涵盖了医学、心理学、市场研究等多个领域。 ```mermaid erDiagram A[样本A] ||--o{ B[样本B]:"比较均值" 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 在这个关系图中,样本
而我们可以通过two sample t-test知道它们之间的差异是否显著。 前提假设 为使two sample t-test结果有效,需要满足一些条件。 两总体相互独立 两总体均服从正太分布,且两总体方差相等,若不相等考虑Welch’s t-test 样本应近似正太分布,以及两样本方差也因近似相等 假设检验步骤 确定零假设: \(H_{0}: \mu_{1}...
# 根据p值与显著性水平α比较,做出决策alpha =0.05ifp_value < alpha:print("拒绝零假设,认为样本平均值不等于3")else:print("接受零假设,认为样本平均值等于3") 3、双样本t检验(Two-Sample T-Test) 检验两个独立样本的平均值是否相等。 # 假设有两个独立样本sample1 = [1.2,...
获取t值,需要注意输入的概率值是1-95%=0.05)注意:课程中这里对应的下面t_ci值有误,以下面的值为准 ''' t_ci=2.0141 #样本大小n a_n = 25 b_n = 25 ''' numpy.square 平方 numpy.sqrt开方标准误差计算公式: https://en.wikipedia.org/wiki/Student%27s_t-test#Independent_two-sample_t-test '...
sample_std=dataSer.std() print('样本平均值=',sample_mean,'单位:ppm') print('样本标准差=',sample_std,'单位:ppm') 2.推论统计分析 推论统计分析报告中包括:假设检验,置信区间,效应量 (1)问题是什么,提出假设 零假设和备选假设(or 原假设和备择假设) ...
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 a two sample t-test to compare the two samples tstat,pval=stats.ttest_ind(a=factory_a,b=factory_b,alternative="two-sided")# Display resultsprint("t-stat: {:.2f} pval...
# Run a two sample t-test to compare the two samples tstat, pval = stats.ttest_ind(a=factory_a, b=factory_b, alternative="two-sided") # Display results print("t-stat: {:.2f} pval: {:.4f}".format(tstat, pval)) ## Output ...
# calculate the p-valuep = (1 - t.cdf(abs(t_stat), df)) * 2 在这里,我们假设一个双侧分布,其中零假设的拒绝可以解释为第一个均值小于或大于第二个均值。 我们可以将这些部分组合成一个简单的函数来计算两个独立样本的t检验: # function for calculating the t-test for two independent samplesdef...
Scipy的双独立样本t检验不能返回自由度,对于后面计算置信区间不方便。所以我们使用另一个统计包(statsmodels)'''ttest_ind:独立检验双样本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...
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...