from scipy import stats import numpy as np # 假设总体均值为5,现在有一个样本数据 data = np.array([4, 5, 5, 6, 7, 8, 9]) # 执行单样本t检验 t_statistic, p_value = stats.ttest_1samp(data, 5) # 打印结果 print(f"t统计量: {t_statistic}") print(f"p值: {p_value}") # 判...
典型的方法是t检验(t-test),其中单样本的t检验函数为ttest_1samp: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 stat_val, p_val = stats.ttest_1samp(dat, 0) print('One-sample t-statistic D = %6.3f, p-value = %6. 我们看到p-value<0.05,即给定显著性水平0.05的前提下,我们应拒绝原...
ttest_1samp(s, 0.9)) # %fig=红色部分为`ttest_1samp()`计算的p值 x = np.linspace(-5, 5, 500) y = stats.t(n-1).pdf(x) plt.plot(x, y, lw=2) t, p = stats.ttest_1samp(s, 0.5) mask = x > np.abs(t) plt.fill_between(x[mask], y[mask], color="red", alpha=0.5...
典型的方法是t检验(t-test),其中单样本的t检验函数为ttest_1samp: stat_val, p_val = stats.ttest_1samp(dat, 0) print('One-sample t-statistic D = %6.3f, p-value = %6.4f' % (stat_val, p_val)) 结果为: One-sample t-statistic D = 2.795, p-value = 0.0057 我们看到p-value<0.05,...
print(stats.ttest_1samp(rvs, 5.0)) 输出 Ttest_1sampResult(statistic=array([0.42271098, 1.1463823 ]), pvalue=array([0.67435547, 0.25720448])) 在上面的输出中, p值是样本数据的结果偶然发生的概率。 P值从0%到100%。 SciPy线性回归 线性回归用于查找两个变量之间的关系。 SciPy提供linregress()函数来执...
stat_val, p_val = stats.ttest_1samp(dat, 0) print('One-sample t-statistic D = %6.3f, p-value = %6. 1. 2. 我们看到p-value<0.05,即给定显著性水平0.05的前提下,我们应拒绝原假设:数据的均值为0。我们再生成一组数据,尝试一下双样本的t检验(ttest_ind): ...
Ttest_1sampResult(statistic = array([-1.40184894, 2.70158009]), pvalue = array([ 0.16726344, 0.00945234])) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 比较两个样本 在下面的例子中,有两个样本可以来自相同或不同的分布,想要测试这些样本是否具有相同的统计特性。
from mathimportsin,cos from scipyimportoptimize deff(x):#❶ x0,x1,x2=x.tolist()#❷return[5*x1+3,4*x0*x0-2*sin(x1*x2),x1*x2-1.5]# f计算方程组的误差,[1,1,1]是未知数的初始值 result=optimize.fsolve(f,[1,1,1])#❸print(result)print(f(result)) ...
scipy.stats.ttest_1samp scipy.stats.pearsonr scipy.stats.chisquare scipy.stats.skewtest scipy.stats.kurtosistest scipy.stats.normaltest scipy.stats.jarque_bera scipy.stats.bartlett scipy.stats.power_divergence scipy.stats.monte_carlo_test Deprecated features scipy.stats.gstd, scipy.stats.chisquare, ...
Ttest_1sampResult(statistic = array([-1.40184894, 2.70158009]), pvalue = array([ 0.16726344, 0.00945234])) 比较两个样本 在下面的例子中,有两个样本可以来自相同或不同的分布,想要测试这些样本是否具有相同的统计特性。 ttest_ind - 计算两个独立样本得分的 T检验。对于两个独立样本具有相同平均(预期)值...