利用python进行T检验

最新推荐文章于 2025-07-15 16:19:48 发布

zrx731935354

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分类专栏：概率论与数理统计文章标签： python 概率论与数理统计

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_37777649/article/details/74938120

引入所需的包

from scipy import stats
import numpy as np

注：ttest_1samp, ttest_ind, ttest_rel均进行双侧检验
$H_0: μ=μ_0$

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python中的T检验

Q.1的博客

01-03

1万+

在python中，检验常常是调用scipy.stats进行计算（官方文档：https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/stats.html#module-scipy.stats） T检验也是分为三大块：单样本T检验独立样本T检验配对样本T检验 1、先说单样本T检验，我们先通过numpy生成一些正态分布的数据，然后看下单样本T检验 from sci...

Python实现T检验

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08-28

1160

今天来分享一下T检验的python实现方法。 01先来上一波概念。1.单样本t检验，又称单样本均数t检验，适用于来自正态分布的某个样本均数与已知总体均数的比较，其比较目的是检验样本均数所代表的总体均数是否与已知总体均数有差别。已知总体均数一般为标准值、理论值或经大量观察得到的较稳定的参数。2.两独立样本均数比较的t检验，又称成组t检验，适用于完全随机设计下两样本均数的比较，其目的是检验两样本所来自总体的均数是否相等，要求两样本所在的总体服从正态分布。3. 配对样本均数t检验，简称配对 t检验，又称非独立两样

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python T检验

small__roc的博客

12-03

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本文主要介绍使用python实现T检验的过程

【Python】单样本、独立样本、配对样本的t检验

missinghead的博客

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t检验通常分为三种，分别是单样本t检验、两独立样本t检验和配对样本t检验。

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cl2010abc的专栏

04-20

1989

设总体X∼Nμδ2X∼Nμδ2，其中μδ2μδ2未知，统计量tX‾−μSntSnX−μ服从标准正太分布，可以利用该统计量对总体均值μ\muμ进行假设检验，这种检验方法称为ttt检验法。适用条件：总体服从正态分布且方差未知；样本容量较小，一般小于30。

python独立样本t检验图_利用python进行单边T检验

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12-03

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可以利用 python 中的 scipy.stats.ttest_ind 做关于两组数据的双边 t 检验，结果比较简单。但是做大于或者小于的单边检测的时候需要做一些处理，才能得到正确的结果。from scipy import statsimport numpy as npA = np.array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])B = np.array([ 0, ...

基于Python的配对t检验实现

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③学习如何利用Python进行统计分析，特别是掌握scipy.stats库的使用。阅读建议：本文假设读者已经掌握了Python编程基础和基本的统计学概念。因此，在阅读本文之前，建议先熟悉Python语言的基本语法和常用库（如...

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python配对t检验数据源文件

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python 配对t检验_配对样本t检验

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基本原理：见“统计学基础-t检验基本原理”适用情况：同一受试对象处理前后的比较或将受试对象按照某一条件进行配对，分别给予不同处理，观察两种处理效果是否有差异。SPSS操作举个栗子：为了研究结直肠癌患者手术前后血清癌胚抗原(ACE)浓度有无变化，某医院研究人员，随机抽取了12例病人，测量了手术前后血清ACE浓度，治疗见下表表.12例结直肠癌患者血清ACE浓度(单位：μ...

python实现T检验

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05-27

2842

python实现T检验 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t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著其假设如下： H0：μ = μ0 （零假设null hypothesis） H1：μ ≠ μ0（备择假设alternative hypothesis） python代码实现如下： from scipy import stats stats.ttest_ind

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weixin_39882623的博客

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【Python・统计学】t检验（t検定）

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Python下数理统计T检验和卡方检验

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from scipy import stats 1 sample test x = stats.norm.rvs(loc=5,scale=10, size=50) print(x.mean()) print(stats.ttest_1samp(x, 5.0)) print(stats.ttest_1samp(x, 1.0)) 2 sample ttest x =stats.norm.rvs(loc...