One Sample t-test单样本t检验用于检测一个总体的均值\(\mu\)是否等于某个特定值。通常该总体均值\(\mu\)，未知不易测量，我们通过抽样得到样本均数\(\bar{X}\)来代表总体均数\(\mu\)。通常抽样存在一定误差，不太可能等于总体均数\(\mu\)，所以我们需要关注样本均数\(\bar{X}\)与特定值之间的差异是否存在统计学意义。案例若我们想知道某地乌龟的平均重量是
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2024-03-14 10:03:04
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Two Sample t-test两样本t检验用于检验两个总体的均值是否相等。两总体都是未知的，且我们不想或不易测量出总体所有的个体，来求得总体均值。所以我们从总体中随机抽样得到样本。对两样本进行统计检验，来看两样本差异是否显著。案例若我们想知道两个不同物种的乌龟的平均重量是否相等。我们可以进行随机抽样选择部分乌龟来代表总体乌龟。由于存在误差，两个物种样本的平均重量是存在差异的。而我们可以通过tw
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2024-01-23 19:45:43
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# 在Python中实现双样本T检验的完整指南
## 引言
双样本T检验用于比较两组数据的均值是否存在显著差异，这是统计学中常用的假设检验方法之一。在这篇文章中，我们将通过一个实际的示例，详细讲解如何在Python中实现双样本T检验。本文内容将分为几个步骤，并通过代码演示每一个环节的操作。
## 流程概述
在进行双样本T检验前，我们首先需要了解整个流程。下面是实现双样本T检验的主要步骤：
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本文通过一个实际案例介绍假设检验的一种类型：双独立样本检验。一、案例测试背景：两款布局不一样的手机键盘(A版本，B版本)，想知道哪种键盘布局的用户体验更好。衡量目标：用户打错字的数量。数据采集：随机抽取实验者并将其分成2组，每组25人，A组使用键盘布局A，B组使用键盘布局B。让他们在30秒内打出标准的20个单词文字消息，然后记录打错字的数量。数据集说明：数据记录在CSV文件中，A列是使
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2023-12-18 14:11:47
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一、简单介绍A/B测试A/B测试为同一个目标制定两个版本，一部分用户使用A版本，另一部分用户使用B版本，记录用户使用数据，比较各个版本对于改进目标的转化效果，选择更好的版本。二、数据集介绍有两种键盘的布局A版和B版，给随机抽取的用户A组和B组使用，这是独立的双样本。两组人数均为25人，记录各组实验者在规定时间内记录打错字的数量。三、描述统计分析#A/B测试
import numpy as np
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2023-10-16 17:06:00
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One Sample t-test单样本t检验用于检测一个总体的均值\(\mu\)是否等于某个特定值。通常该总体均值\(\mu\)，未知不易测量，我们通过抽样得到样本均数\(\bar{X}\)来代表总体均数\(\mu\)。通常抽样存在一定误差，不太可能等于总体均数\(\mu\)，所以我们需要关注样本均数\(\bar{X}\)与特定值之间的差异是否存在统计学意义。案例若我们想知道某地乌龟的平均重量是
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2023-10-15 22:57:39
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假设检验 通常设定两个假设:零假设和备择假设，然后通过拒绝零假设，来接受备择假设，从而完成检验。p值 p值中p表示概率，指的是零假设若成立，得到测里样本情况的概率。基本上是探测到零假设极端情况的概率。单侧检验 p值在数据集的一侧，由备择假设决定具体在哪一侧。双侧检验 p值在数据的两侧的检验。z统计量与t统计量 当样本容里很小时，样本均值抽样分布不应该采用正态分布，而应采用t分布。z统计里服从正态分
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2024-01-02 13:03:57
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在数据分析的过程中，双样本t检验是一个重要的统计工具，广泛应用于比较两个独立样本的均值差异是否显著。在本文中，我们将通过一些可视化的关系图和流程图，深入探讨如何使用Python实现双样本t检验，旨在为大家提供一个清晰的理解框架。
## 协议背景
双样本t检验（Two-Sample t-Test）用于比较两个组样本的平均值，特别当两个组的方差未知且不相等时，本检验尤为重要
转载一直做着的不确定性分析，很多时候会涉及到置信区间的概念，但一直没能有个清晰的认识，今天终于从网上查资料，具体核实了置信区间的含义。 95%置信区间（Confidence Interval,CI）：当给出某个估计值的95%置信区间为【a,b】时，可以理解为我们有95%的信心（Confidence）可以说样本的平均值介于a到b之间，而发生错误的概率为5%。 &nbs
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2023-06-26 11:36:58
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AB测试来源越来越多的公司重视AB测试，按照猫哥的经验，之前会Excel就行，SQL是加分项。后来变成了必须懂SQL，AB测试是加分项。再到后来变成了，AB测试和SQL都是必会的东西。因为从15年至今，人口红利肉眼可见的减少，流量竞争从增量竞争变成了存量竞争。截至2020年底，互联网用户已经高达10亿。微信，支付宝，头条，抖音这些巨型APP基本已经瓜分了用户的大部分时间，别的APP想要存活及增长，
t检验是通过比较不同数据的均值，研究两组数据之间是否存在显著差异。p值是一组数据的均值（以及比这种数据更极端的数据的均值）在另一组数据的均值所代表的总体中出现的概率。当p值越小，说明两者差异越显著，因为这说明一组数据是另一组数据所代表的总体中的样本的可能越小（因为两者的均值差异）。接下来是我转自知乎上的一个通过一个例子来详尽的解析T检验及P值的文章，我看完颇有启发。关于T检验以及各种假设检验的操作
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2023-12-12 13:25:03
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双样本异方差t检验在 Python 中的应用
在数据分析过程中，我们常常需要比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。双样本异方差t检验（也称为Welch's t-test）是用来处理两个样本方差不等的情况的一种统计检验方法。本文将深入探讨双样本异方差t检验在Python语言中的应用，包括适用场景、具体实现及实用指南。
### 适用场景分析
双样本异方差t检验适用于以下场景：
- **医学研究
作者：chen_h 第一篇：计算回报率，均值和方差第二篇：简单线性回归第三篇：随机变量和分布第四篇：置信区间和假设检验第五篇：多元线性回归和残差分析第六篇：现代投资组合理论第七篇：市场风险第八篇：Fama-French 多因子模型介绍在上一章中，我们讨论了随机变量和随机分布。现在我们将使用我们学到的分布来检验我们的假设，并对财务数据进行建模。在指定策略时，进行一些研究是必不可少的工作。但是
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2024-01-05 21:44:14
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为什么计算置信度？在推荐场景下，我们会研发一些策略，来提升业务指标，在做AB实验的时候，实验组跟base组的指标对标，并非稳定的胜利或者稳定的失败，观察7天或者14天的指标数据，会有正有负，那么怎么衡量胜利的置信度呐？这属于碰到统计学中的假设检验问题，可以使用常见的卡方检验、t检验以及正态性检验等，去检验论证某个设想，并通过统计学的方法做解释。置信度是什么？理论与应用t检验，通常会应用于三种情况的
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2023-10-15 15:23:09
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单样本T检验和双样本T检验的原理及Python实现
在数据分析和统计学中，T检验是评估两个样本均值差异显著性的重要方法，尤其是在样本量较小的情况下。本文旨在阐述单样本T检验和双样本T检验的基本原理，并通过Python实现这些方法，以帮助读者更好地理解和应用这些统计工具。
### 背景描述
在实际数据分析中，我们常常需要判断一个样本与一个已知均值之间的差异（单样本T检验），或比较两个独立样本的
在统计学和数据分析中，双样本 t 检验是一种用于比较两个样本均值的方法，帮助我们理解两个不同群体之间的显著性差异。通过 R 语言实现双样本 t 检验，不仅可以快速处理数据，还能有效呈现分析结果。以下是对如何用 R 语言进行双样本 t 检验的详细记录。
## 背景定位
在数据分析的过程中，研究者们常常需要判断两个样本均值之间是否存在显著差异。传统方法如 Z 检验只能用于已知总体方差的情况，而双样
Excel双样本T检验之成对检验1 声明本文的数据来自网络，部分代码也
原创
2023-02-20 16:41:27
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# 机器学习 可信区间
## 导言
在机器学习领域，我们通常会通过训练模型来预测未知的数据。然而，由于训练数据的有限性和模型的复杂性，我们无法保证我们的预测是完全准确的。因此，我们需要一种方法来量化我们的预测的可信度。可信区间（Confidence Interval）就是一种常用的方法，用于表示预测的不确定性范围。
在本文中，我们将介绍可信区间的概念，并通过一个简单的例子来演示如何计算和解释
原创
2023-09-02 13:38:20
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Excel双样本T检验之等方差检验1 声明本文的数据来自网络，部分代码
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2023-02-20 16:41:43
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Excel双样本T检验之异方差检验1 声明本文的数据来自网络，部分代码也有所参照，这里做了注释和延伸，旨在技术交流，如有冒犯之右下角 转到→勾选...
原创
2023-02-21 10:04:05
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