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    python中T檢驗如何理解

       

    python中T檢驗如何理解

    python中T檢驗說明

    1、T檢驗又稱student?t檢驗,主要用于樣本含量小(如n-30)、整體標準差σ未知的正態分布。

    T檢驗是用t分布理論推斷差異的概率,比較兩個平均數的差異是否顯著。T檢驗可分為單總體檢驗、雙總體檢驗和配對樣本檢驗。

    2、經常用在自變量X是離散數據,自變量Y是連續數據(x只能是2類),數據必須正態分布。

    python中T檢驗實例

    import?numpy
    import?scipy
    from?scipy?import?stats
    #stats.norm.rvs是從均值為5,標準差為10的分布中抽取10個數
    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))?#如果返回結果的p值遠大于0.05,那么我們認為兩總體具有方差齊性。
    #如果兩總體不具有方差齊性,需要加上參數equal_val并設定為False。
    print?(stats.ttest_ind(data1,?data2,?equal_var=True))
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