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))
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...
ttest_ind是用于两个独立样本t检验的函数,它用于比较两个独立样本集的均值,适用于本题要求的独立样本t检验。 C. stats.ttest_1samp(data1, data2) ttest_1samp是用于单样本t检验的函数,它用于比较单个样本的均值与总体均值之间的差异。因为它只针对单个样本,所以不适用于比较两个独立样本。 D. stats.leven...
工具将基于Python的SciPy库实现。首先,确保SciPy库的安装: pipinstallscipy 1. 下面是使用SciPy中的stats模块进行单样本t检验的代码示例: importnumpyasnpfromscipyimportstats# 生成随机样本数据data=np.random.randn(100)# 进行单样本t检验,假设原假设是样本均值为0t_stat,p_value=stats.ttest_1samp(data,0)print...
Looks like Scipy modify what is accepted as popmean in scipy.stats.ttest_1samp scipy=1.9.1 popmean:float or array_like Expected value in null hypothesis. If array_like, then it must have the same shape as a excluding the axis dimension. ...
1. 作为例子,我们用这种方式获取分布的上下界 >>> print 'bounds of distribution lower: %s, upper: %s' % (norm.a,norm.b) bounds of distribution lower: -inf, upper: inf 1. 2. 我们可以通过调用dir(norm)来获得关于这个(正态)分布的所有方法和属性。应该看到, 一些方法是私有方法尽管其并没有以...
python # 进行单样本t检验 t_stat, p_value = stats.ttest_1samp(a=[1, 2, 3, 4, 5], popmean=3) print(f"t-statistic: {t_stat}, p-value: {p_value}") 这些只是scipy.stats模块中众多功能的一小部分示例,实际上该模块提供了非常丰富的统计分析和概率计算工具,可以满足科研和工程中的多种需...
scipy 包用scipy计算出的是:双尾检验单(1samp)样本t检验(ttest_1samp):链接相关(related)配对t检验(ttest_rel):链接双独立(independent)样本t检验(ttest_ind):链接''' 发布于 2020-05-10 19:23 赞同 分享收藏 写下你的评论... 还没有评论,发表第一个评论吧登录...
ttest_1samp实现了单样本t检验。因此,如果我们想检验数据Abra列的稻谷产量均值,通过零假设,这里我们假定总体稻谷产量均值为15000,我们有: from scipy import stats as ss # Perform one sample t-test using 1500 as the true mean print ss.ttest_1samp(a = df.ix[:, 'Abra'], popmean = 15000) ...
问stats，t-test，list，and only one outputEN观察是否将列表和非列表的类型相连。观察是否将列表和非...