Ttest_indResult(statistic=-0.4390847099199348, pvalue=0.6606952038870015)>>>stats.ttest_ind(rvs1, rvs2, equal_var=False) Ttest_indResult(statistic=-0.4390847099199348, pvalue=0.6606952553131064) ttest_ind低估了不等方差的 p: >>>rvs3 = stats.norm.rvs(loc=5, scale=20, size=500, random_state=rng...
在这里,我们使用ttest_ind函数进行两组数据的单侧检验。 # 进行单侧t检验t_statistic,p_value=stats.ttest_ind(group1,group2,alternative='greater')# 输出t统计量和p值print(f"T-statistic:{t_statistic}, P-value:{p_value}") 1. 2. 3. 4. 5. 说明: alternative='greater'指定为单侧检验,我们在...
是两种常用的统计检验方法,用于比较两组样本之间的差异。下面是对这两个方法的详细解释: 1. Scipy Ttest_ind: - 概念:Scipy Ttest_ind是Scipy库中的一个函数...
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...
Ttest_indResult(statistic=nan, pvalue=nan) 错误Python 四季花海 2022-11-29 15:24:32 我在下面有以下命令:Townames = []Notowns = [] def run_ttest(): for key,value in enumerate(data['RegionName']): if value in stateslist: indexing = data['differ'].iloc[key] Townames.append(indexing...
T检验全称为student’s T检验，是由19世纪末的一位酿酒师戈塞特推导出的小样本统计方法，因其发表研究...
scipy 中的 st.ttest_ind 返回 p 值为 0.0问题描述 投票:0回答:1我正在尝试进行假设检验,但得到的 p 值为 0。我可以理解它是否真的很小,但 0.0 让我相信存在错误。这是我的代码: results = st.ttest_ind( ultimate_users['monthly_profit'], surf_users['monthly_profit'], nan_policy = 'omit') ...
一个模型中，很重要的技巧就是要确定训练集与测试集特征是否同分布，这也是机器学习的一个很重要的假设...
我们周边的事物每天都在变化，大到国家，小到路边。有时候你为变化震惊，有时候对它们熟视无睹。
ttest_ind(omega_PTC, omega_non_PTC, equal_var = False) dN_ttest = (abs(round(float(dN[0]), 4)), float(dN[1])) dS_ttest = (abs(round(float(dS[0]), 4)), float(dS[1])) omega_ttest = (abs(round(float(omega[0]), 4)), float(omega[1])) # compute mean and standard ...