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python中T检验如何理解

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小妮浅浅

2021-07-21 11:31:17471浏览 · 0收藏 · 0评论

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。

2、经常用在自变量X是离散数据,自变量Y是连续数据(x只能是2类),数据必须正态分布。

实例

import numpy
import scipy
from scipy import stats
#stats.norm.rvs是从均值为5,标准差为10的分布中抽取10个数
data1=stats.norm.rvs(loc=5,scale=10,size=10)
data2=stats.norm.rvs(loc=5,scale=20,size=10)
print(stats.levene(data1, data2)) #如果返回结果的p值远大于0.05,那么我们认为两总体具有方差齐性。
#如果两总体不具有方差齐性,需要加上参数equal_val并设定为False。
print (stats.ttest_ind(data1, data2, equal_var=True))

以上就是python中T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

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