本文简要介绍 python 语言中scipy.stats.ttest_ind的用法。 用法: scipy.stats.ttest_ind(a, b, axis=0, equal_var=True, nan_policy='propagate', permutations=None, random_state=None, alternative='two-sided', trim=0, *, keepdims=False)# 计算两个独立分数样本的平均值的T-test。 这是对 2 个独...
本文简要介绍 python 语言中scipy.stats.ttest_ind_from_stats的用法。 用法: scipy.stats.ttest_ind_from_stats(mean1, std1, nobs1, mean2, std2, nobs2, equal_var=True, alternative='two-sided')# T-test 表示来自说明性统计的两个独立样本的平均值。 这是对两个独立样本具有相同平均(预期)值的零...
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...
用于生成排列的伪随机数生成器状态(仅在permutations不是 None 时使用)。 alternative:{‘two-sided’, ‘less’, ‘greater’},可选(Dask 不支持) 定义备择假设。以下选项可用(默认为“two-sided”): ‘two-sided’ ‘less’:one-sided ‘greater’:one-sided trim:浮点数,可选(在 Dask 中不支持) 如果非...