ttest_ind低估了不等方差的 p: >>>rvs3 = stats.norm.rvs(loc=5, scale=20, size=500, random_state=rng)>>>stats.ttest_ind(rvs1, rvs3) Ttest_indResult(statistic=-1.6370984482905417, pvalue=0.1019251574705033)>>>stats.ttest_ind(rvs1, rvs3, equal_var=False) Ttest_indResult(statistic=-1.637...
Ttest_indResult(statistic=-0.5627187905196761, pvalue=0.5739887114209541) 为了进行比较,我们可以使用 0 和 1 数组以及 scipy.stat.ttest_ind 来计算 t 统计量和 p 值,如上所述。 >>>group1 = np.array([1]*30+ [0]*(150-30))>>>group2 = np.array([1]*45+ [0]*(200-45))>>>ttest_ind(g...
第2个p_two是双尾检验的p值 第3个DF是独立双样本的自由度'''import statsmodels.stats.weightstats as stt,p_two,df=st.ttest_ind(dataA,dataB, usevar='unequal')print('t=',t,'p_twotail=',p_two,'df=',df)#判断标准(显著水平)使用alpha=0.05alpha=0.05#做出结论if(p_two<alpha/2):print('...
使用ttest_ind函数进行独立样本t检验,函数的最后一个参数为判断两个样本的方差是否相同,如果不同,设为False进行独立样本t检验。 stats.ttest_ind(A,B,equal_var=True) # 进行独立样本t检验 out:Ttest_indResult(statistic=-15.25297417258199, pvalue=2.993305057567317e-35) 检验结果显示p远小于0.05,我们拒绝原假设...
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。 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__":unittest.ma...
实现:使用stats.levene检验方差是否相等,再使用stats.ttest_ind进行独立样本t检验,代码如下: A = stats.norm.rvs(loc=1, scale=1, size=(100))# 生成A公司的销售额B = stats.norm.rvs(loc=3, scale=1, size=(100))# 生成B公司的销售额stats.levene(A, B)# 进行levene检验 ...
问stats.ttest_ind()与“手动”计算学生的独立t检验:不同的结果EN一直想整理一下统计方法在网站分析中...
在使用ttest_ind函数之前,首先需要导入scipy.stats模块。这个模块包含了进行统计检验所需的函数和类。 python import scipy.stats 2. 从scipy.stats模块中导入ttest_ind函数 ttest_ind是scipy.stats模块中的一个函数,用于执行独立样本的t检验。为了使用这个函数,我们需要从scipy.stats模块中导入它。 python from sci...
fromscipyimportstats# 创建两组样本数据group1=[1.8,2.1,2.4,2.8,3.0]group2=[2.5,3.0,3.2,3.6,4.0]# 进行两独立样本的t检验t_statistic,p_value=stats.ttest_ind(group1,group2)print(f't统计量:{t_statistic}, p值:{p_value}') 1. 2. ...
python data1 = [10, 12, 14, 16, 18] data2 = [15, 17, 19, 21, 23] t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(data1, data2) print("t 统计量:", t_statistic) print("p 值:", p_value) if p_value < 0.05: print("拒绝原假设,两个样本均值有显著差异。") ...