实现:可以选择单样本t检验的ttest_1samp函数(两组样本的差异为输入),也可以直接选择实现配对样本t检验的ttest_rel函数(两组样本作为输入)。代码如下: A0 = stats.norm.rvs(loc=1, scale=1, size=(100))# 生成去年的销售额A1 = stats.norm.rvs(loc=1.5, scale=1, size=(100))# 生成今年的销售额# 计...
t-statistic 计算中使用的自由度数。对于排列t-test,这始终是NaN。 该对象还具有以下方法: confidence_interval(confidence_level=0.95) 计算给定置信水平下总体均值差异的置信区间。置信区间在namedtuple中返回,其中包含字段low和high。当执行排列t-test时,不计算置信区间,并且字段low和high包含NaN。 注意: 假设我们观察...
将t-test 应用于此数据(假设总体方差相等): >>>importnumpyasnp>>>fromscipy.statsimportttest_ind_from_stats>>>ttest_ind_from_stats(mean1=15.0, std1=np.sqrt(87.5), nobs1=13,...mean2=12.0, std2=np.sqrt(39.0), nobs2=11) Ttest_indResult(statistic=0.9051358093310269, pvalue=0.375199679758148...
3.2 进行假设检验 benstats库还提供了假设检验的功能,例如t_test函数可以实现t检验: frombenstatsimportt_test data1 = [1,2,3,4,5] data2 = [5,6,7,8,9] print(t_test(data1, data2))# 输出:-2.5 4. 实际使用案例 假设你有一组学生的成绩数据,你想分析这些数据。以下是一个使用benstats库进行...
一、单样本 t 检验 单样本 t 检验用于检验一个样本的均值是否与某个特定值有显著差异。 python from scipy import stats data = [12, 15, 18, 20, 22] popmean = 15 t_statistic, p_value = stats.ttest_1samp(data, popmean) print("t 统计量:", t_statistic) ...
进行单元测试,确保各个方法的正确性。Python的unittest模块可以用于构建测试用例。 AI检测代码解析 importunittestclassTestStatsTool(unittest.TestCase):deftest_ttest_1samp(self):data=np.random.randn(100)t_stat,p_value=stats.ttest_1samp(data,0)self.assertIsInstance(p_value,float)if__name__=="__main...
#T检验是假设检验的一种,又叫student t检验(Student’s t test),主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布资料。A=[1.629,1.628,1.63,1.632,1.633,1.634,1.635,1.635,1.6335,1.6351,1.636,1.6362,1.637,1.638,1.639,1.72,1.721,1.731]B=[1.628,1.6289,1.631,1.63,1.634,1.634,1.635,1.635,...
/usr/bin/python from scipy import stats group1 = [85, 88, 90, 87, 86] # Test scores, method A group2 = [90, 92, 89, 94, 91] # Test scores, method B t_stat, p_val = stats.ttest_ind(group1, group2) print(f"T-Statistic: {t_stat:.2f}")...
I believe we're already doing this in most recipes when the stats are logged - the DPO recipe hasn't been updated. The DPO recipes uses: if self._log_peak_memory_stats: log_dict.update( training.get_memory_stats(device=self._device) ) it should be if self._device.type == "cuda"...
我们可以进行标准的 t 检验来测试我们的假设;在这个例子中,我们将使用 R 中的 t.test() 命令,得到以下结果: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 复制 ## ## Welch Two Sample t-test ## ## data: squat by group ## t = 8, df = 5, p-value = 2e-04 ## alternative ...