Python - P值(P-Value)

Python - P值(P-Value) 首页 / 数据科学入门教程 / Python - P值(P-Value)

p值与假设的强度有关,无涯教程基于一些统计模型创建假设,并使用p值比较模型的有效性,获得p值的一种方法是使用T检验。

这是对原假设(独立假设样本" a"的期望值(均值)等于给定总体均值 popmean )的原假设的双向检验。考虑以下示例。

from scipy import stats
rvs = stats.norm.rvs(loc = 5, scale = 10, size = (50,2))
print stats.ttest_1samp(rvs,5.0)

上面的程序将产生以下输出。

无涯教程网

Ttest_1sampResult(statistic=array([-1.40184894, 2.70158009]),
pvalue=array([ 0.16726344, 0.00945234]))

比较两个样本

在以下示例中,有两个样本,它们可以来自相同或不同的分布,想测试这些样本是否具有相同的统计属性。

ttest_ind -为两个独立的得分样本的平均值计算T检验。这是针对零假设的两个方面的检验,即两个独立样本的均值相同。此测试假设默认情况下总体具有相同的方差。

如果观察到来自相同或不同总体的两个独立样本,则可以使用此检验。让无涯教程考虑以下示例。

链接:https://www.learnfk.comhttps://www.learnfk.com/python-data-science/python-p-value.html

来源:LearnFk无涯教程网

from scipy import stats
rvs1 = stats.norm.rvs(loc = 5,scale = 10,size = 500)
rvs2 = stats.norm.rvs(loc = 5,scale = 10,size = 500)
print stats.ttest_ind(rvs1,rvs2)

上面的程序将产生以下输出。

无涯教程网

Ttest_indResult(statistic=-0.67406312233650278, pvalue=0.50042727502272966)

您可以使用具有相同长度但均值不同的新数组来测试相同对象。在 loc 中使用其他值并进行测试。

祝学习愉快!(内容编辑有误?请选中要编辑内容 -> 右键 -> 修改 -> 提交!)

技术教程推荐

持续交付36讲 -〔王潇俊〕

深入浅出计算机组成原理 -〔徐文浩〕

Java性能调优实战 -〔刘超〕

从0打造音视频直播系统 -〔李超〕

Electron开发实战 -〔邓耀龙〕

遗留系统现代化实战 -〔姚琪琳〕

现代React Web开发实战 -〔宋一玮〕

结构执行力 -〔李忠秋〕

程序员职业规划手册 -〔雪梅〕

好记忆不如烂笔头。留下您的足迹吧 :)