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利用python进行T检验

_0: μ=μ_0 H1:μ≠μ0H_1: μ≠μ_0 单样本T检验-ttest_1samp ttest_1samp官方文档 生成50行x2列的数据 np.random.seed(7654567) =array([[ 4.99613833e-01, 9.65686743e-01], [ 7.89094663e-03, 1.49986458e-04]])) 两独立样本t检验检验两总体是否具有方差齐性。 Ttest_indResult(statistic=-0.69712570584654354, pvalue=0.48716927725401871) ---- 不同均值,不同方差,不同样本量的t检验 equal_var = False) Ttest_indResult(statistic=-0.94365973617133081, pvalue=0.34744170334794089) ---- 配对样本t检验

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T检验

什么是T检验T检验是假设检验的一种,又叫student t检验(Student’s t test),主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布资料。 ,由于备择假设中包含≠,拒绝域分布在两侧: 类别2称为单尾检验 备择假设中包含>的情形,拒绝域在数轴右侧: 备择假设中包含<的情形,拒绝域在数轴左侧: t检验的分类 t检验分为单总体t 检验和双总体t检验 单总体t检验 检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数差异是否显著。 双总体t检验 检验两个样本各自所代表的总体的均值差异是否显著,包括独立样本t检验和配对样本t检验。 独立样本t检验 检验两个独立样本所代表的总体均值差异是否显著。 t=4之后的曲线下面积其实就是P值: 为什么t统计量服从t分布 单样本t检验 独立样本t检验 配对样本t检验 可将两配对样本对应元素做差,得到新样本,这个新样本可视作单样本,与单样本t检验统计量证明方法相同

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    「R」t 检验

    问题 你想要检验来自两个总体的样本是否有不同的均值(显著性差异),或者检验从一个总体抽取的样本均值和理论均值有显著性差异。 方案 样本数据 我们将使用内置的sleep数据集。 默认的不是Student t检验而是使用了Welch t检验。注意Welch t-test结果中df=17.776,这是因为对不同质方差进行了校正。 要使用Student t检验的话,设置var.equal=TRUE。 (sleep_wide$group1, sleep_wide$group2, var.equal=TRUE) 配对样本t检验 你也可以使用配对样本t检验比较配对的数据。 (sleep.wide$group1, sleep.wide$group2, paired=TRUE) 配对t检验等价于检测是否配对的观察值的总体均值是否为0。

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    使用python中的Numpy进行t检验

    本系列将帮助你了解不同的统计测试,以及如何在python中只使用Numpy执行它们。 t检验是统计学中最常用的程序之一。 但是,即使是经常使用t检验的人,也往往不清楚当他们的数据转移到后台使用像Python和R的来操作时会发生什么。 t检验有哪些类型 t检验有三种主要类型: 1.独立样本t检验:比较两组平均值的方法。 2.配对样本t检验:比较同一组中不同时间(例如,相隔一年)平均值的方法。 3.单一样本t检验检验单个组的平均值对照一个已知的平均值。 如何执行2个样本的t检验 假设,我们必须检验人口中男性的身高与女性的身高是否不同。我们从人口中抽取样本,并使用t检验来判断结果是否有效。 因此,我们使用一个表来计算临界t值: ? 在python中,我们将使用sciPy包中的函数计算而不是在表中查找。(我保证,这是我们唯一一次需要用它!)

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    【说站】pythonT检验如何理解

    pythonT检验如何理解 说明 1、T检验又称student t检验,主要用于样本含量小(如n-30)、整体标准差σ未知的正态分布。 T检验是用t分布理论推断差异的概率,比较两个平均数的差异是否显著。T检验可分为单总体检验、双总体检验和配对样本检验。 print (stats.ttest_ind(data1, data2, equal_var=True)) 以上就是pythonT检验的理解,希望对大家有所帮助。 更多Python学习指路:python基础教程 本文教程操作环境:windows7系统、Python 3.9.1,DELL G3电脑。 收藏 | 0点赞 | 0打赏

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    Python数据科学:正态分布与t检验

    02 单样本t检验 单样本t检验是最基础的假设检验,其利用来自总体的样本数据,推断总体均值是否与假设的检验值之间存在显著差异。 P值大于显著性水平,则无法拒绝原假设。 下面在Python中进行单样本t检验,使用电影评分数据,假设均值为8.8分。 03 双样本t检验 双样本t检验检验两个样本均值的差异是否显著。 常用于检验某二分类变量区分下的某连续变量是否有显著差异。 本次使用豆瓣电影TOP250中中外国家电影评分数据。 接下来用双样本t检验来看这种差异是否显著。 在进行双样本t检验前,有三个基本条件需要考虑。 因此进行方差齐性的双样本t检验

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    t检验和u检验_均匀性检验界值表

    应用条件与t检验大致相同,但t检验用于两组间方差不齐时,t检验的计算公式实际上是方差不齐时t检验的校正公式。 应用条件与t检验基本一致,只是当大样本时用U检验,而小样本时则用t检验t检验可以代替U检验。 用于正态分布、方差齐性的多组间计量比较。 t检验与F检验有什么区别 1.检验有单样本t检验,配对t检验和两样本t检验。 单样本t检验:是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较,来观察此组样本与总体的差异性。 t检验 – 配对样本均数t检验(非独立两样本均数t检验) – 两个独立样本均数t检验 (1)单个样本t检验 又称单样本均数t检验(one sample t test),适用于样本均数与已知总体均数μ0的比较 t检验 – 配对样本均数t检验(非独立两样本均数t检验) – 两个独立样本均数t检验 (1)单个样本t检验 又称单样本均数t检验(one sample t test),适用于样本均数与已知总体均数μ0的比较

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    独立性t检验

    一、t 检验与 wilcox 检验 连续型变量独立性检验,如果数据分布满足正态分布可以使用t检验,否则使用wilcox检验。 基因表达差异:基因表达量高低。 dta <- read.csv("heatmap.csv",header = T,row.names = 1) # 单个基因t检验 head(dta,1) dta[1,1:5] dta[1,6: , 1, function(x){wilcox.test(x[1:5],x[11:15],paired = T)$p.value}) #计算Qvalue,多重假设检验 p.adjust.methods (p,'fdr') library(pheatmap) pheatmap(dta) p 二、利用 t 检验验证实验结果 #探索数据nrow(),ncol(),rownames(),colnames() yellow')) x <- ToothGrowth nrow(x) ncol(x) #统计频数 table(x$supp) table(x$dose) table(x$supp,x$dose) #分组t检验

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    R语言入门之t检验t test)

    R语言提供t.test()函数可以进行各种各样的t检验。 # 配对t检验 t.test(y1,y2,paired=TRUE) # y1和y2均为数值型向量 # 单样本t检验 t.test(y,mu=3) # 原假设H0:mu=3(mu就是指总体的均值) # 这里就不赘述配对 t检验和单样本t检验,它们的使用方法和两独立样本t检验类似,只是分别多了参数paired=TRUE和mu=3。 现在我们以两独立样本t检验为例看看同方差和单侧检验和前面的结果有何区别: t.test(Sepal.Length~Species,var.equal=TRUE) #检验不同鸢尾花花萼长度差异 ? 好了,关于t检验的内容就分享到这里,大家先学会如何使用R进行t检验分析即可,后续我会介绍相关理论!

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    SPSS扫清障碍:区分T检验与F检验

    T 检验和 F 检验 至於具体要检定的内容,须看你是在做哪一个统计程序。 举一个例子,比如,你要检验两独立样本均数差异是否能推论至总体,而行的 t 检验T 检验和 F 检验的关系 t 检验过程,是对两样本均数(mean)差别的显著性进行检验。惟 t 检验须知道两个总体的方差(Variances)是否相等;t 检验值的计算会因方差是否相等而有所不同。 另一种解释: t检验有单样本t检验,配对t检验和两样本t检验。 单样本t检验:是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较,来观察此组样本与总体的差异性。 若两总体方差相等,则直接用t检验,若不等,可采用t检验或变量变换或秩和检验等方法。 其中要判断两总体方差是否相等,就可以用F检验。 之所以需要这些前提条件,是因为必须在这样的 前提下所计算出的t统计量才服从t分布,而t检验正是以t分布作为其理论依据的检验方法。

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    T检验的种类与区别

    总第191篇/张俊红 我们前面讲过,T检验是用来比较两个均值之间是否有显著差异的一种检验方法。这一篇给大家介绍一下T检验的种类以及具体的Python实现代码。 T检验是比较两个均值差异的,不同种类T检验的差别其实在于均值的计算差异。 1.单样本T检验 单样本T检验是用来检验一组样本的均值A与一个已知的均值B之间是否有差异。 Python实现代码如下: from scipy import stats stats.ttest_1samp(data,u) 运行上面的代码会返回t统计量值和对应的p_value。 Python实现代码如下: stats.ttest_ind(data1,data2) 3.配对样本T检验 配对样本T检验与双样本T检验有点类似,也是用来检验两组样本的均值差异,只不过普通双样本T检验中的样本是乱序的 此时的t统计量公式为: ? ? Python实现代码如下: stats.ttest_rel(data1,data2)

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    t检验的工作原理和在Python中的实现

    在本教程中,你将了解如何在Python中从头开始实现t检验。 完成本教程后,你将了解: 假设样本来自同一种群,t检验将评论是否可能观察到两个样本。 如何从头开始为两个独立样本实现t检验。 本教程分为三个部分; 他们是: t-测试 独立样本的t检验 相关样本的t检验 t检验 t检验(Student’s t-Test)是一种统计假设检验,用来检验两个样本是否如逾期一样来自同一人群。 Python中,独立和相关的t检验分别通过SciPy的ttest_ind()和ttest_rel() 函数提供。 注:我建议使用这些SciPy函数为你的程序计算t检验(如果它们合适的话)。 实现 我们可以使用Python标准库,NumPy和SciPy中的函数轻松实现这些方程。 假设我们的两个数据样本存储在变量data1和data2中。 API:https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.t.html 总结 在本教程中,你了解了如何在Python中从头开始实现

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    重温统计学⑩t检验

    t分布 当我们不知道总体标准偏差时,用t检验是最好的方式,用样本标准偏差来取代。 t统计量(t-statistic):计算t统计量与计算z统计量非常相似,可以用以下公式计算: ? t检验也很适合测试两个样本的均值(如配对t检验),修改公式为: ? Cohen’s d Cohen’s d: Cohen’s d 测量了一种现象的强度大小。

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    R语言-功效分析(t检验

    t检验,pwr.t.test()函数提供许多有用的功效分析选项,格式为: pwr.t.test(n=,d=,sig.level=,power=,alternative=) 其中:n为样本大小 sig.level表示显著性水平(默认为0.05) power为功效水平 type指检验类型:双样本t检验(two.sample)、单样本t检验(one.sample )或相依样本t检验(paired)。 默认为双样本t检验。 alternative指统计检验是双侧检验(two.sides)还是单侧检验(less或greater),默认为双侧检验。 手机与驾驶反应时间的实验,假定将使用双尾独立样本t检验来比较两种情况下 驾驶员的反应时间。

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    t检验的几种应用案例

    前言 在平时的工作或学习中可能会碰到统计学中的假设检验问题,如常见的卡方检验t检验以及正态性检验等,而这些检验的目的都是为了论证某个设想,并通过统计学的方法做解释。 理论与应用 t检验,通常会应用于三种情况的检验,分别是单样本t检验、双样本t检验和配对样本t检验。 在平时的学习或工作中,如需使用Python完成单样本t检验的落地,可以调用scipy的子模块stats中的ttest_1samp函数。 二、独立样本t检验 独立样本t检验,是针对两组不相关样本(各样本量可以相等也可以不相等),检验它们在某数值型指标上,均值之间的差异。 读者在使用Python时,可以借助于scipy子模块stats中的levene函数实现方差齐性的检验,借助于ttest_ind函数实现独立样本t检验

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    卡方检验t检验和方差分析的区别

    如果是定类和定类,此时应该使用卡方分析;如果是定类和定量,此时应该使用方差或者T检验。 方差和T检验的区别在于,对于T检验的X来讲,其只能为2个类别比如男和女。 2)T检验 T检验共分为三种方法,分别是独立样本T检验,配对样本T检验和单样本T检验。 独立样本T检验和单因素方差分析功能上基本一致,但是独立样本T检验只能比较两组选项的差异,比如男性和女性。 2、t检验 亦称student t检验(Student's t test),主要用于样本含量较小(例如n < 30),总体标准差σ未知的正态分布。 T检验是用于两个样本(或样本与群体)平均值差异程度的检验方法。它是用T分布理论来推断差异发生的概率,从而判定两个平均数的差异是否显著。 三、卡方检验t检验的区别: 卡方检验T检验的前提条件(原假设)是对立的: 卡方检验:假设没有相关性 T检验:假设没有差异(相等)

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    R语言T检验的简单小例子

    T检验是用来检验两组数据之间均值是否有差异的一种方法,比如下面我们用到的数据包括20个男生和20个女生的体重数据。 这时候的统计检验方法就可以选择T检验。 如果要检验均值是否相等 t.test(women_weight,men_weight) 输出结果是 Welch Two Sample t-test data: women_weight and men_weight confidence interval: -24.53135 -20.12353 sample estimates: mean of x mean of y 63.49867 85.82612 t检验的零假设是两组数据均值相等 这个做的是Welch Two Sample t-test,如果要做学生式T检验,可以在t.test()函数里加var.equal=T参数 > t.test(women_weight,men_weight

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    一入统计深似海-t检验

    假设检验 三步走: 1.提出假设 原假设(零假设) null hypothesis 备择假设 alternative hypothesis 2.计算得到p值(p.value) p值是指原假设为真或更极端结果出现的概率 受样本数据、样本量和被假设的参数分布所影响 3.依据p值抉择对零假设是拒绝还是接受 如果p值很小,说明原假设为真的概率很小,但如果出现了,依据小概率原理,我们有理由拒绝原假设,p值越小,拒绝的理由越充分; t检验 "), mu = 0, paired = FALSE, var.equal = FALSE, conf.level = 0.95, ...) t.test接受单样本或双样本; alternative设定双侧检验与否; paired设定是否为配对t检验,要求长度一直; > t.test(1:10, y = c(7:20)) Welch Two Sample t-test confidence interval: -11.052802 -4.947198 sample estimates: mean of x mean of y 5.5 13.5 这里检验的内容是两个总体的均值是否相同

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    使用student’s T检验的未必是学生

    T检验全称为student’s T检验,是由19世纪末的一位酿酒师戈塞特推导出的小样本统计方法,因其发表研究成果时用的笔名为“学生”,这一方法被称作是student’s T检验,虽有其名,但使用者却未必是学生 哪些场景下会用到T检验和方差检验 ? ? T检验和方差检验的原理 ? ? T检验在统计学中是与Z检验、卡方检验齐名的三大统计方法之一,在网站分析中得到广泛的应用,T检验以假设检验为分析基础,在假设成立的基础上查看样本数据对各种分布的满足程度。 在了解完假设检验之后,我们的T检验方法就呼之欲出了,下面我们介绍一下T检验的思路: 1)建立检验假设和确定检验水准。

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