python一致性检验,python t检验显著差异

　　1.什么是统计显著性检验？

　　在统计学中，统计显著性是指结果背后有原因，而不是随机或偶然的。

　　SciPy为我们提供了一个名为scipy.stats的模块，该模块具有进行统计显著性检验的功能。

　　以下是执行此类测试时的一些重要技术和关键词：

　　统计假设

　　假设是关于整体参数的假设。

　　虚假设

　　假设观察值在统计上不显著。

　　假设

　　它假设这些观察是由于某种原因。

　　它取代了无效假设。

　　例如：

　　为了评估学生，我们将采取以下措施：

　　“学生比平均水平差”——这是一个无效的假设；

　　“学生优于平均水平”——作为一种替代假设。

　　单尾检验

　　当我们的假设只检验值的一侧时，叫做“单尾检验”。

　　例如：

　　对于最初的假设：

　　“均值等于k”，我们可以有另一个假设：

　　“平均值小于k”，或：

　　“平均值大于k”

　　双尾检验

　　当我们的假设检验两个值时。

　　例如：

　　对于最初的假设：

　　“均值等于k”，我们可以有另一个假设：

　　“平均值不等于k”

　　这种情况下，平均值小于或大于k，需要两边都检查。

　　阿尔法值

　　阿尔法值是一个有意义的水平。

　　例如：

　　要拒绝零假设，数据必须接近极限。

　　通常该值为0.01、0.05或0.1。

　　p值

　　p值表示数据实际上有多接近极限。

　　将p值与alpha值进行比较，以确定统计显著性。

　　如果p=，我们将拒绝最初的假设，并说该数据具有统计学意义。否则，我们接受原来的假设。

　　2、T检验

　　t检验用于确定两个变量的平均值之间是否存在显著差异。并告诉我们它们是否属于同一个发行版。

　　这是一个双尾检验。

　　函数ttest_ind()接受两个相同大小的样本，并生成一个t统计和p值的元组。

　　例如：

　　找出给定值v1和v2是否来自同一个分布：import numpy as np

　　从scipy.stats导入ttest_ind

　　v1=np.random.normal(大小=100)

　　v2=np.random.normal(大小=100)

　　res=ttest_ind(v1，v2)

　　打印(分辨率)

　　结果：Ttest _ indResult(statistic=0.408333510339674095，pvalue=0.68346891833752133)

　　如果只想返回pvalue，请使用pvalue属性：

　　示例：将numpy作为np导入

　　从scipy.stats导入ttest_ind

　　v1=np.random.normal(大小=100)

　　v2=np.random.normal(大小=100)

　　res=ttest_ind(v1，v2)。pvalue

　　打印(分辨率)

　　结果：

　　0.68346891833752133

　　3、KS测试

　　KS检验用于检查给定值是否服从分布。

　　该函数将待测值和CDF作为两个参数。

　　CDF可以是返回概率的字符串或可调用函数。

　　它可以用作单尾或双尾测试。

　　默认情况下，它是双尾的。我们可以将参数替换作为两边的字符串传递，较小的一边或较大的一边。

　　例如：

　　找出给定值是否服从正态分布：导入numpy作为np

　　从scipy.stats导入kstest

　　v=np.random.normal(大小=100)

　　res=kstest(v， norm )

　　打印(分辨率)

　　结果：

　　KstestResult(统计值=0.047798701221956841，p值=0.97667161777515)

　　4.数据的统计描述

　　要查看数组中值的汇总，我们可以使用describe()函数。

　　它返回以下描述：观察值的数量(nobs)

　　最小值和最大值=最小最大值

　　意思是

　　变化

　　歪斜

　　峭度

　　例如：

　　显示数组中值的统计描述：import numpy as np

　　从scipy.stats导入描述

　　v=np.random.normal(大小=100)

　　res=describe(v)

　　打印(分辨率)

　　结果：

　　描述结果(

　　nobs=100，

　　minmax=(-2.0991855456740121，2.137414964)，

　　均值=0.11503747689121079，

　　方差=0.99418092655064605，

　　偏度=0.013953400984243667，

　　峭度=-0.676867686866

　　)

　　5.正态检验(偏度和峰度)

　　正态性检验基于偏度和峰度。

　　normaltest()函数返回原始假设的p值：

　　“X来自正态分布”。

　　偏斜度(skew):

　　数据对称性的测量。

　　对于正态分布，该值为0。

　　如果为负，则表示数据向左倾斜。

　　如果为正，则数据偏斜是正确的。

　　峰度(峭度):

　　衡量数据是否服从正态分布的标准。

　　正峰度意味着尾巴很重。

　　负峰度意味着轻微拖尾。

　　例如：

　　查找数组中值的偏度和峰度：将数组作为铭牌导入

　　从scipy.stats导入偏斜度、峰度

　　v=np.random.normal(大小=100)

　　打印（倾斜)

　　打印（峰度)

　　结果：0.11684463286486565

　　-0.1879320563260931

　　例如：

　　查找数据是否来自正态分布：将数组作为铭牌导入

　　从scipy.stats导入正常测试

　　v=np.random.normal(大小=100)

　　打印（正常测试)

　　结果：正常测试结果（统计值=4.4783745697002848值=0.1065598635538)

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