前言 今天给大家整理了一些使用python进行常用统计检验的命令与说明，请注意，本文仅介绍如何使用python进行不同的统计检验，对于文中涉及的假设检验、统计量、p值、非参数检验、iid等统计学相关的专业名词以及检验背后的统计学意义不做讲解...，因此读者应该具有一定统计学基础。...正态性检验 正态性检验是检验数据是否符合正态分布，也是很多统计建模的必要步骤，在Python中实现正态性检验可以使用W检验(SHAPIRO-WILK TEST) 检验原假设：样本服从正态分布 Python...基本假定： 样本数据服从正态或近似正态分布 每个样本中的观察是独立同分布的 T检验属于参数检验，用于检验定量数据，若数据均为定类数据则应使用卡方检验 检验原假设：样本均值无差异(μ=μ0) Python...检验原假设：样本均值无差异(μ=μ0) Python命令stats.ttest_ind(data1,data2) 当不确定两总体方差是否相等时，应先利用levene检验检验两总体是否具有方差齐性stats.levene
统计系列（四）利用Python进行假设检验 z检验 主要应用场景：在大样本量的总体比例检验 核心：两样本的总体比例差异 单样本比例检验 # 检验样本合格率与0.38是否有差异 import numpy...from statsmodels.stats.proportion import proportions_ztest counts=200; nobs=500; value=0.38 # 计算z检验统计量及...nobs1=500 count2=150; nobs2=500 counts=np.array([count1,count2]) nobs=np.array([nobs1,nobs2]) # 计算z检验统计量及...如检验性别（男、女）在薪资上的差异 单样本均值检验 # 检验样本均值与500是否有差异 import pandas as pd import numpy as np from scipy import...如检验学历（低、中、高）在收入等级（低、中、高）上的差异 拟合优度检验检验 # 拟合优度检验 观察实验数据与期望数据是否有差异 import pandas as pd import numpy as np
资料来源：《R 语言核心技术手册》和 R 文档 数据基本来自胡编乱造 和 R 文档 本文基本囊括了常用的统计检验在 R 中的实现函数和使用方法。...均值检验 Wilcoxon 检验是 t 检验的非参数版本。...列联表检验 用来确定两个分类变量是否相关。 对于小的列联表，试验 Fisher 精确检验获得较好的检验结果。 Fisher 检验有一个关于喝茶的故事。...Friedman 秩和检验是一个非参数版本的双边 ANOVA 检验。...#> #> data: RoundingTimes #> Friedman chi-squared = 11, df = 2, p-value = 0.004 最后分享一张图，帮助读者选择一个合适的统计检验
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： ?...与z统计量一样，我们可以使用来获取低于特定值或在特定值之间的比例。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： ?...合并方差（Pooled Variance）：在统计学中是指当多个总体均值不同时估算总体方差的方法。其假设每个总体都有着相同的方差。在此假设之下，合并样本方差相比单个的样本方差能更精确地估算总体方差。
上一篇谈到总体均值的检验。接下来看看总体成数的假设检验问题。 成数：合格率、命中率、电话普及率、药物的治愈率...... 一，判断总体成数P是否等于P0，建立如下假设： ?...根据抽样分布定理，当样本容量足够大时，nP和nP(1-P)都大于5时，样本成数p的抽样分布近似为正太分布，而如下统计量服从标准正态分布： ?...其中N一般很大，总体方差NP(1-P)/N-1近似为P(1-P)，当原假设为真时，可以构造检验统计量： ? 对于给定的显著性水平α，可以通过临界值Zα或Zα/2来判断接受或拒绝原假设。...二、两个总体成数之差的检验 两个总体成数P1和P2,来自两个总体的样本容量分别为n1和n2，样本成数分别为p1和p2。通过样本成数来检验两个总体成数是否相等，或者说两个总体成数之差是否为0....因此，当原假设成立时，检验统计量为： ? 同样，对于给定的显著性水平α，可以通过临界值Zα或Zα/2来判断接受或拒绝原假设。
编译：yxy 出品：ATYUN订阅号 也许你会使用数百种统计假设检验，但一般在机器学习项目中你只需要使用一小部分。...本文是一个机器学习项目中最流行的统计假设检验的速查表，包含使用Python接口的示例。 每个统计检验都以相同的方式介绍，包括： 检验的名称。 检验的内容是什么。 检验的关键假设。 如何解释检验结果。...本教程分为四个部分; 他们是： 正态性检验 相关性检验 参数统计假设检验 非参数统计假设检验 1.正态性检验 本节列出了可用于检查数据是否具有高斯分布的统计检验。...本节列出了可用于检查两个样本是否相关的统计检验。...本节列出了可用于比较数据样本的统计检验。
假设检验 假设检验是用来检验一个人的观点，即某个人的观察与已知的总体参数有何不同 显著性水平（Alpha level）：显著性水平帮助我们分布的临界区域 零假设（Null Hypothesis）：零假设是指干预后的总体和当前总体参数之间没有显著性差别
当我们进行数据分析时，有时候需要反复进行假设检验，使用多重检验校正可以避免假阳性的发生，主要包括误差测量和校正。 错误类型 假设检验H0：?=0，H1：?≠0。可能出现的结果如下： 实际?...所以如果进行了10000次假设检验并获得500个阳性结果，其中很有可能有大部分的结果是假阳性。 用多重检验来进行校正，减低假阳性结果出现的次数。 校正?...次检验，希望控制FWER使Pr（V≥1）<?，将每次检验的 I 型错误率控制在?/?之内。经过Bonferroni校正，?fwer=?/?，每次检验的P值小于?fwer时认为阳性。...次检验，希望控制FDR使E[V/R]<?。计算每次检验的P值，结果按由小到大进行排序P(1)，…，P(?)，找到第?个P值，当P(?)≤?×?/?时，认为是阳性的，此时第1到第?...个P值对应的检验都认为是阳性的。 进行10000次检验，控制E[V/R]<0.05，如果得到500个阳性结果，其中假阳性结果小于500×0.05=25个。
所以如果进行了10000次假设检验并获得500个阳性结果，其中很有可能有大部分是假阳性结果。 在统计分析时进行多次假设检验，多重检验校正可以降低假阳性结果的发生。 ➢校正显著性水平?...次假设检验，希望控制FWER使Pr（V≥1）<?，将每次检验的I型错误率控制在?/?之内。经过Bonferroni校正， =?/?，每次检验的P值小于 时认为结果是阳性。...次检验，控制FDR使 <?。计算每次检验的P值，结果按由小到大进行排序 ，…， ，找到第?个P值，当 ≤?× 时，认为结果是阳性，此时第1到第?个P值对应的检验都认为结果是阳性的。...水平，另一种多重检验校正方式是校正P值。 控制 FWER 假设进行m次检验，P值为 ，…， ，校正的P值 =min ?× , 1。校正P值不大于1，?× 大于1时校正P值取值为1。...次检验，计算每次检验的P值，结果按由小到大进行排序 ，…， ，校正的P值 = × ，此时校正的P值又称为Q值。 回顾BH校正， =?× 。 当 <?
上次写了统计学里面的置信度与置信区间以后，文章反响还不错，这次再来试着写写统计学里面的假设检验。点击查看：聊聊置信度与置信区间 假设检验的核心其实就是反证法。...step2：构造检验统计量，并找出在H0假设成立的前提下，该统计量所服从的分布； 检验统计量是根据样本观测结果计算得到的样本统计量，并以此对零假设和备择假设做出决策。...图片来源于网络 上面图片中是三种不同的统计量以及其对应的分布，分别叫做Z检验、T检验、卡方检验。 Z检验：一般用于大样本（即样本容量大于30）平均值差异性检验的方法。...step4：计算检验统计量 根据我们在前面选择检验统计量类型，计算对应的检验统计量的值。除此之外我们还可以根据样本量得出P值，P值就是实际样本中小概率事件的具体概率值。...上面两种方法分别叫做统计量检验和P值检验。 以上就是假设检验的一般流程。
P-值规则：先把显著性水平α值转化为一定分布下的临界值，然后在计算检验统计值，最后把检验统计值与临界值相互比较来判断是否拒绝原假设。...如果检验统计量值的绝对值小于临界值，就接受原假设；若检验统计量的绝对值大于或等于临界值，就拒绝原假设。...先计算检验统计值Z，然后求出统计量分布曲线图中与检验统计值相对应称之为观测到的显著性水平P值，最后把观测到的P值与显著性水平比较决定拒绝或接受原假设。...当原假设为真时，构造检验统计量： ? （3）总体为正态分布，但方差未知且为小样本： 用样本方差估计总体方差，此时统计量t服从自由度为n-1的卡方分布。 如果原假设成立，构造检验统计量为： ?...若原假设成立，构造检验统计量为： ? （2）两个总体方差未知但为大样本 用样本方差来估计总体方差，当样本容量都足够大时，统计量Z服从标准正太分布： ? 当原假设成立时，构造检验统计量： ?
Kruskal-Wallis检验实质是两独立样本的曼-惠特尼U检验在多个样本下的推广，也用于检验多个总体的分布是否存在显著差异。其原假设是：多个独立样本来自的多个总体的分布无显著差异。...Kruskal-Wallis检验原理 ?
这些问题就可以用统计学中的假设检验来判断。 统计推断是根据抽样分布规律和概率理论，由样本结果去推论总体特征。它主要包括假设检验和参数估计两个内容。 假设检验的理论依据是“小概率事件原理”。...1 假设检验步骤 提出假设原假设和备择假设 根据要比较的统计量类型，选择不同的假设检验类型，比如样本均值与指定值，汽车百公里油耗为xx；样本比例，支持率低于30%；样本方差，矿泉水容量的离散程度 原假设通常是不存在差异或者没有关联...对于需要实验验证的问题，采样时由于不可能涵盖所有的样本，需要选择合适具有代表性的样本，进行两组比较或者与指定总体样本比较 选择检验统计量 对假设进行检验的统计量，一般为抽样的样本在原假设情况下符合什么分布...提出原假设和备择假设 原假设：不能分辨 选择检验统计量 在不能分辨的情况10次都对，对该事件的度量 显著性水平 0.05 检验统计量概率：不能分辨就是瞎猜每次判断的概率为1/2 ，该次事件的概率为(\frac...}{s/\sqrt{n}} 样本的均值应满足上式 显著性水平 0.05 检验统计量概率 代入公式得t统计量为-2.9，查分布表找到概率为0.009 拒绝 ----
曼-惠特尼U检验又称“曼-惠特尼秩和检验”，是由H.B.Mann和D.R.Whitney于1947年提出的。...它假设两个样本分别来自除了总体均值以外完全相同的两个总体，目的是检验这两个总体的均值是否有显著的差别。...定义 曼-惠特尼U检验（Mann-Whitney U test）曼-惠特尼秩和检验可以看作是对两均值之差的参数检验方式的T检验或相应的大样本正态检验的代用品。...由于曼-惠特尼秩和检验明确地考虑了每一个样本中各测定值所排的秩，它比符号检验法使用了更多的信息。 步骤 第一步：将两组数据混合，并按照大小顺序编排等级。...假设两种菜粕的16h瘤胃干物质降解率除了平均水平以外在其它方面无差异，即检验： H0：两种菜粕的16h瘤胃干物质降解率无差异； H1：两种菜粕的16h瘤胃干物质降解率有差异。
翻开统计学的书，让我有种当年看《红楼梦》的错觉；嗯，名著（高级），要看下去；可是人（概念）怎么这么多，我还是慢慢来！！！ 没有自己的理解串起来，会比较枯燥，之后再持续更新。...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...； 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 data: 1:10 and...； 95 percent confidence interval的意思表示的是两个总体的均值差的95%置信区间为[ -11.052802,-4.947198]; ---- 【参考】《统计学》第六版
设立虚无假说与对立假说 根据前提条件，设立检定统计量，找到符合统计量的分布 设立型一误差（显著水准α\alpha） 确定弃却域 计算检定统计量，并与弃却域作对比，计算p值 得到结论 关于统计的一些问题...参数检验与非参数检验概述 参数检验与非参数检验，共同组陈给了统计推断的基本内容。...联系与区别 参数检验：当总体分布已知（给定或假定，例如正态分布），利用样本数据对一个总体的统计参数（均值，方差）进行推断，或进行两个或多个总体统计参数的比较。...正态总体方差的假设检验 检验1组数据样本的方差是否等于，大于或小于某个值，或者检验两组数据样本的方差的大小情况。其中单样本检验的统计量X2一般服从卡方分布。双样本检测的统计量F一般服从F分布。...秩统计量 rank() 秩相关检验 检验X，Y是否相互独立，原假设：相互独立（不相关）。
假定两组患者删失率均为5%，两组按1：1入组，采用Log-Rank检验比较两组生存率，取α=0.05，β=0.2，双侧检验，试估计样本含量。[1] ? ? ? 两组各需入组103人，共206人。...参数设置： solve for: sample size（估算样本量） test：可选单侧，也可选双侧检验 power: 1-β alpha: α proportion in group1：对照组人数所占比例...假定两组患者删失率均为5%，两组按1：1入组，采用Log-Rank检验比较两组生存率，取α=0.05，β=0.2，双侧检验，试估计样本含量。 ? ? ? 两组个需入组77人，共154人。...参数设置： solve for: sample size（估算样本量） alternative hypothesis：可选单侧，也可选双侧检验 power: 1-β alpha: α proportion...假定两组患者删失率均为5%/年，两组按1：1入组，采用Log-Rank检验比较两组生存率，取α=0.05，β=0.2，双侧检验，试估计样本含量。 ? ? ? 两组各需入组74人，共148人。
專 欄 ❈ 王勇，Python中文社区专栏作者，目前感兴趣项目为商业分析、Python、机器学习、Kaggle。...❈ 本文目标是通过比较，引入传统的统计方法（上古魔法），打开数据集的黑盒子。探讨如下方法： 1、检验训练集和测试集是否相同分布。相同分布，是统计方法和机器学习的共同前提。...2、统计检验发现的概率(p value)帮助做feature selection辅助。 3、检查变量间是否存在共线性关系(奇异矩阵，不满秩) ?...那么，为什么不用统计方法来看看？说干就干。 应该是如下几个步骤： １、检验训练集和测试集是否来自同一个分布？如果不是，就洗洗睡吧。统计方法或者机器学习没有意义的。...可以达到如下目标： 1、检验训练集和测试集是否相同分布。相同分布，是统计方法和机器学习的共同前提。
PCoA分析 一文学会PCA/PCoA相关统计检验(PERMANOVA)和可视化 详细论述了PERMANOVA 检验（也包括最基本的方差检验基础），PERMANOVA检验的问题，并提供了代码生成 PCoA...+统计结果。...美化参数、统计参数 与其它工具类似，不再赘述。 查看结果 访问网址：http://www.ehbio.com/Cloud_Platform/front/#/analysis?
在python3中，可以使用函数注解，类似这样： def print(input :str) -> int: pass 函数注解可以用内置方法获取，所以可以利用这个特性做一个类型检验的装饰器。
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