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这篇文章主要介绍“python中的T检验是什么”,在日常操作中,相信很多人在Python中的T检验是什么问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”python中的T检验是什么”的疑惑有所帮助!接下来,请跟
这篇文章主要介绍“python中的T检验是什么”,在日常操作中,相信很多人在Python中的T检验是什么问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”python中的T检验是什么”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!
说明
T检验又称student t检验,主要用于样本含量小(如n-30)、整体标准差σ未知的正态分布。T检验是用t分布理论推断差异的概率,比较两个平均数的差异是否显著。T检验可分为单总体检验、双总体检验和配对样本检验。
经常用在自变量X是离散数据,自变量Y是连续数据(x只能是2类),数据必须正态分布。
实例
import numpyimport scipyfrom scipy import stats#stats.nORM.rvs是从均值为5,标准差为10的分布中抽取10个数data1=stats.norm.rvs(loc=5,scale=10,size=10)data2=stats.norm.rvs(loc=5,scale=20,size=10)print(stats.levene(data1, data2)) #如果返回结果的p值远大于0.05,那么我们认为两总体具有方差齐性。#如果两总体不具有方差齐性,需要加上参数equal_val并设定为False。print (stats.ttest_ind(data1, data2, equal_var=True))
到此,关于“python中的T检验是什么”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注编程网网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!
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本文标题: python中的T检验是什么
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