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    python scipy.stats计算双独立样本假设检验(2 sample independent test)

    1.628,1.6289,1.631,1.63,1.634,1.634,1.635,1.635,1.6335,1.6351,1.636,1.6362,1.637,1.637,1.636,1.73] dataA=np.array(A) dataB =np.array(B) A_mean=dataA.mean()B_mean=dataB.mean() print('A版本的平均值=',A_mean) print('B版本的平均值=',B_mean) 样本标准差,用途是用样本标准差估计出总体标准差pandas计算的标准差,默认除以的是n-1,也就是计算出的是样本标准差''''''#样本标准差a_std=dataA.std() b_std=dataB.std 2组样本,是不同的人,选择双独立样本检验.两样本均值比较,双尾检验.sns.distplot(dataA) plt.title('A版本数据集分布') plt.show() sns.distplot(dataB p_two是双尾检验的p值 第3个DF是独立双样本的自由度'''import statsmodels.stats.weightstats as stt,p_two,df=st.ttest_ind(dataA,dataB

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