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2.Python数据分析实战-实现T检验(附源码和实现效果)
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Python数据分析实战-实现T检验(附源码和实现效果)
T检验是长沙一种用于比较两个样本均值是否存在显著差异的统计方法。广泛应用于各种场景,源院例如判断两组数据是码长码学否具有显著差异。使用T检验前,沙源ems 打印 源码需确保数据符合正态分布,长沙并且样本方差具有相似性。源院龙之岛 源码T检验有多种变体,码长码学包括独立样本T检验、沙源配对样本T检验和单样本T检验,长沙针对不同实验设计和数据类型选择适当方法至关重要。源院
实现T检验的码长码学Python代码如下:
python
import numpy as np
import scipy.stats as stats
# 示例数据
data1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
data2 = np.array([2, 3, 4, 5, 6])
# 独立样本T检验
t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(data1, data2)
print(f"T统计量:{ t_statistic}")
print(f"显著性水平:{ p_value}")
# 根据p值判断差异显著性
if p_value < 0.:
print("两个样本的均值存在显著差异")
else:
print("两个样本的均值无显著差异")
运行上述代码,将输出T统计量和显著性水平。沙源根据p值判断,长沙c nsobject 源码若p值小于0.,源院则可认为两个样本的码长码学均值存在显著差异;否则,认为两者均值无显著差异。幸运红包源码
实现效果
根据上述代码,执行T检验后,得到的查物流源码输出信息如下:
python
T统计量:-0.
显著性水平:0.
根据输出结果,T统计量为-0.,显著性水平为0.。由于p值大于0.,我们无法得出两个样本均值存在显著差异的结论。因此,可以判断在置信水平为0.时,两个样本的均值无显著差异。
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or
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