独立t检验和配对t检验 There’s a neat YouTube channel I discovered a couple of years ago where Eugene O’Loughlin, Ph.D., does some statistical analyses by hand. I thought it was neat because it allows us to see
IBM SPSS Statistics的比较平均值分析法属于参数型的检验法，是以已知总体分布的前提下，检验样本数据与总体数据的差异，其中包含了平均值、单样本T检验、独立样本T检验、配对样本T检验以及单因素ANOVA检验的分析方法。其中，单样本T检验、独立样本T检验、配对样本T检验都是运用T分布理论来分析差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著的分析方法。那么，这三种T检验的分析方法有什么不
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2024-01-31 01:54:22
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【推断统计】
1. 样本和总体
总体：目标事件的全体
样本：总体的一部分（总体的子集）
2. 推断统计：
用样本数据对总体进行归纳的统计过程
假定：样本对总体具有代表性
3. 假设检验：
两个假设：原假设+备择假设
原假设：表述为一个处理没有影响--（小概率事件）H0
备择假设：表述为该处理有影响 H1
4. 抽样误差：
样本和总体之间的差别（样本越少，样本和总体之间的差别越大）
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2023-08-10 14:56:46
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独立样本t检验的假定：观测是独立的；每组因变量总体服从正态分布； 对于中等到较大的样本量，绝大部分的非正态分布趋向于对t检验的精确性没有多少影响。 3.每组总体方差相等；适用情况： 当对两个独立样本的感兴趣的一个连续因变量的均值进行比较时，可以使用。原假设： 两组的总体均值相等 ； 如果t检验产生的结果在原假设正确时看起来不可能，也就是结果发生的可能性小于5%，就拒绝原假设。 如果t检验产生的结果
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2023-10-10 23:35:58
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1.T检验和F检验的由来 一般而言，为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。 通过把所得到的统计检定值【1】，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的
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2023-10-09 23:23:32
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应用条件①独立性，即各观察值之间相互独立。对结果影响较大，一般根据资料的性质加以判断。②正态性，各个样本均来自于正态分布的总体。t检验对正态性有一定的耐受能力，若只是少许偏离正太，则结果依然稳健。③方差齐性，各样本所在总体方差相等。对结论影响较大，在进行均数比较时需要进行方差齐性检验。【注】不能满足应用条件时:①情况较轻时可以采用校正t检验的结果；②使用变量变换使之满足条件；③采用非参数检验过程。
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2024-05-15 17:27:04
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单样本t检验用于检验一个样本均值与假设的总体均值的差异是否显著。 对于一个总体来说，其集中趋势或者说中心值是我们关心的，因此需要了解总体的均值，但是由于总体的不可知性，我们首先对总体均值的取值进行假设，然后对总体进行抽样，通过样本均值的情况来检验我们对总体均值的假设是否成立，根据假设检验的小概率原则，如果在我们假设的总体均值下，样本均值观测值出现的概率是小概率，那么说明总体均值的假设是错误的，反之
# Python 去除nan值的实现方法
## 1. 整体流程
```mermaid
journey
title Python 去除nan值的实现方法
section 开始
小白遇到需要去除nan值的问题
section 步骤
小白向经验丰富的开发者寻求帮助
section 完成
小白掌握了去除nan值的方法
``
原创
2024-06-24 03:36:11
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今天我们来介绍一种研究中使用最为广泛的数据分析方法——独立样本 t 检验。为什么说独立样本 t 检验是使用最为广泛的方法呢？这要从我们研究设计开始说起，研究一般是建立在发明了一种新方法，对于一部分研究对象（这部分研究对象称之为实验组）施加这种新方法（我们称之为干预），另一部分研究对象（这部分研究对象称之为对照组）不施加新方法，最后用数据对比两组的差异，用来证明这种方法的有效性。例如：
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2024-06-03 16:27:24
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从清北男神母校学生的身高比较看两独立样本t检验~独立样本t检验用于检验两个独立样本是否来自具有相同均值的总体，即检验两个正态分布总体的均值是否相等。提出问题：北大、清华所有男生平均身高是否相等？1、抽样：比如北大、清华分别抽取100名男生。2、做出假设：假设北大、清华男生总体的平均身高相等（零假设）。用 分别代表北大、清华男生总体的平均身高，那么零假设可表示为
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2024-08-13 10:44:03
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# Python独立样本t检验均值的实现
在统计学中，独立样本t检验是一种用于比较两组独立样本均值的常用方法。在Python中，我们可以使用`scipy`库来方便地实现这一过程。本文将带您一步一步地了解如何在Python中实现独立样本t检验的均值。
## 整体流程
下面是实现独立样本t检验的基本步骤，可以帮助您更好地理解整个流程：
| 步骤 | 描述
# Python数组去除nan值的实现方法
## 简介
在进行数据处理和分析的过程中，经常会遇到数据中出现nan（Not a Number）值的情况。nan值通常出现在缺失数据或计算错误等情况下，对于这种情况，我们需要将这些nan值进行去除，以保证数据的准确性和可靠性。
本文将介绍如何使用Python实现对数组中nan值的去除。我们将按照以下步骤进行操作：
1. 导入所需的库
2. 创建包
原创
2023-12-29 07:52:10
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SPSS学习记录day1写在前面： 新人小白，最近在学校学习SPSS，但是学习的知识总是学了就忘，所以打算现在开始尝试记录一下自己的学习过程，希望能坚持下去吧emmm…希望（ps:我的SPSS版本是23版的，其他版本可能会有不一样的地方）因为是一个学习记录，所以如果有错误或者不妥的地方十分欢迎大家友好的提出，毕竟我只是一个新人小白??分析>比较平均值在SPSS软件中比较平均值操作一共有6种检
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2023-09-05 22:12:49
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概念双样本T检验在于检验两个样本均值差异是否显著。比如男女消费是否显著。Python代码逻辑：①构造2个样本；②先进行方差齐性检查，我们规定一个阈值，这2个样本方差齐性的p-value大于0.05说明满足方差相等，可以进行双样本T检验；③进行双样本T检验，p值越大说明消费水平越相同，一般认为p大于0.05说明没啥差异（两样本比较相似），当p小于0.05说明有差异（两样本差距比较大）；代码如下：fr
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2023-07-10 20:10:54
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# 实现独立样本t检验的Java指南
在统计分析中，独立样本t检验是对两个独立样本平均值进行比较的一种方法。本篇文章将帮助您理解整个流程，并通过Java代码实现该检验。以下是我们要遵循的步骤。
## 整体流程概述
以下是进行独立样本t检验的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------
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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引言成对样本t检验指的是使受试对象在某一或者某些状况、特征因素上相同或者基本相同的试验设计。独立样本t检验用于分析两组不同群组直接定量数据的差异情况，是差异性检验的一种方法。目录引言一、建立假设二、准备数据集三、SPSS配对样本T检验步骤1、首先将数据导入SPSS2、点击“分析”——“比较均值”——“成对样本T检验”3、将饲料1钙存量、饲料2钙存量拉入“配对变量”中，点击确定即可。4、结果&nbs
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2023-10-05 14:51:32
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pandas去除Nan值删除表中全部为NaN的行df.dropna(axis=0,how='all') 删除表中含有任何NaN的行df.dropna(axis=0,how='any') 删除表中全部为NaN的列df.dropna(axis=1,how='all') 删除表中含有任何NaN的列df.dropna(axis=1,how='any')...
原创
2021-11-11 09:07:51
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原理：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32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333431353937差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。意义：T检验对数据的正态性有一定的耐受能力。如果数据只是稍微偏离正态，结果仍然是稳定的。如果数据偏离正态很远，则需要考虑数据转换或采用非参数方法分析。两个独立样本T检验的原假设
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2024-04-11 08:52:09
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# Python T检验p值
在统计学中，t检验是一种常用的假设检验方法，用于比较两组样本均值是否存在显著差异。在Python中，我们可以使用`scipy`库进行t检验，并得到p值。本文将介绍t检验的基本原理，并提供代码示例。
## 什么是t检验
t检验是由英国统计学家威廉·塞奇威克（William Sealy Gosset）于1908年提出的一种用于小样本情况下比较两组均值差异的方法。它基
原创
2023-07-21 00:53:04
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