Python中的弗里德曼检验

在统计学中，弗里德曼检验（Friedman test）是一种非参数检验方法，用于比较多个相关样本的差异。它可以帮助我们确定观察到的差异是否由于随机性而产生，或者是否存在某种系统性的影响。

弗里德曼检验的原假设是多个相关样本的总体没有差异，而备择假设是至少存在一对样本具有显著差异。弗里德曼检验的统计量基于秩次数据，因此它对于数据的分布没有要求，适用于非正态的情况。

下面我们将使用Python来实现弗里德曼检验，并对其进行详细说明。

首先，我们需要导入所需的库。在这个例子中，我们将使用SciPy库来执行弗里德曼检验。

import scipy.stats as stats

接下来，我们需要准备我们的样本数据。假设我们有三个相关样本，每个样本有五个观测值。我们可以将样本数据表示为一个二维数组，其中每一行代表一个样本，每一列代表一个观测值。

data =