根据研究设计和资料的性质有单个样本t检验、配对样本t检验、两个独立样本t检验以及在方差不齐时的t'检验单样本t检验单样本t检验(one-sample t-test)又称单样本均数t检验，适用于样本均数$\overline{X}$与已知总体均数$\mu_{0}$的比较，其比较目的是检验样本均数所代表的总体均数µ是否与已知总体均数$\mu_{0}$有差别已知总体均数$\mu_{0}$, 一般为标准值、
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2024-01-20 22:47:23
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对于这个系列里的问题，每个学Java的人都应该搞懂。当然，如果只是学Java玩玩就无所谓了。如果你认为自己已经超越初学者了，却不很懂这些问题，请将你自己重归初学者行列。问题一：我声明了什么！ String s = "Hello world!";许多人都做过这样的事情，但是，我们
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2024-10-28 09:59:28
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目录0前言1 Z 检验1.单样本 Z 检验2.双样本 Z 检验2 T 检验1.单样本 T 检验2.双样本 T 检验3 比例检验1.单比例检验2.双比例检验4 总结1. Z 分布和 T 分布2. Z 检验和 T 检验的区别0x00 前言均值对比是数据分析中最重要的内容之一，应用广泛。对比试验前后病人的症状，证明某种药是否有效；对比某个班级两次语文成绩，验证是否有提高；对比某个产品在投放广告前后的销量
本文介绍假设检验的概念，以及如何实现T检验。包括单样本T检验、双样本T检验以及配对样本T检验。假设检验假设检验(hypothesis testing)，又称统计假设检验，是用来判断样本与样本、样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。R语言提供t.test()函数执行不同类型T检验，语法如下：# y为null 为单样本T检验t.test(x, y = NULL, altern
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2022-04-21 13:34:26
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最近在看统计学方面的知识，正好有个学妹问我一些检验方面的东西，以前读书那会的统计学知识早已忘记，经过半天的努力，又把知识给拾起来了，下面简单介绍下T检验和卡方检验。1. T检验适用范围：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。其中最常用的是单总体t检验，单总体t检验是检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著。当总体分布是正态分布，如总体标准
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2024-03-07 20:51:47
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一、确定资料的类型：分类资料、定量资料； 选择适当的统计方法，资料不同，设计不同，采用的分析方法不同；1、计量资料的比较（比较集中趋势是否不同）： （1）两组：t检验、Wilcoxon秩和检验 … t分布（近似正态分布）：用于根据小样本来估计呈正态分布且方差未知的总体的均值。 定义：假设X服从标准正态分布N（0,1），Y服从 卡方
T检验过比较不同数据的均值，研究两组数据之间是否存在差异。可以分为三种，分别是单样本T检验、配对样本T检验、独立样本T检验。一、独立样本t检验1.研究场景独立样本t 检验用于分析定类数据与定量数据之间的关系情况。例如研究人员想知道两组学生的智商平均值是否有显著差异。t 检验仅可对比两组数据的差异,如果为三组或更多,则使用方差分析。如果刚好仅两组,建议样本较少(低于100时)
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2023-08-01 22:25:20
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t检验主要是针对正态总体均值的假设检验，即检验样本的均值与某个值的差异，或者两个样本的均值是否有差异等。其不需要事先知道总体的方差，并且在少量样本情况下也可以进行检验。python进行t检验使用scipy包的stats模块。一、单样本t检验 示例：已知某工厂生产的一种点火器平均寿命大于1200次为合格产品，现在质检部随机抽取了20个点火器进行试验，结果寿命分别为（单位：次）：
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2023-08-03 22:01:44
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用MATLAB做滑动T检验滑动t检验是通过考察两组样本平均值的差异是否显著来检验突变。基本思想是：把一气候序列中两段子序列均值有无显著差异看作来自两个总体均值有无显著差异的问题来检验。如果两段子序列的均值差异超过了一定的显著性水平，则可以认为有突变发生。 本篇博客中的程序1比较结构性比较差，比较乱，程序2的可读性更好 嘿嘿，第一个程序是我自己编的，有很大改进空间，第二个程序是老师给的，方便改参数，
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2023-08-04 20:28:04
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u检验和t检验 u检验和t检验可用于样本均数与总体均数的比较以及两样本均数的比较。理论上要求样本来自正态分布总体。但在实用时，只要总体均数μ与已知总体均数...
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2023-11-08 11:51:30
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接下来，我们需要查找标准正态分布表或使用统计软件/计算器找到Z值为-2.88时对应的累积概率，从而得到右侧尾部的概率，因为是双侧检验，所以P值应该是两侧之和的一半。：将计算出的t值与t分布表中的临界值比较，或者计算p值，如果p值小于显著性水平（如α=0.05），则拒绝H0，认为样本均值与总体均值之间存在显著差异。在这个
原创
2024-06-25 10:43:38
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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 |
|------|----------------------------
t检验适用范围、实际案例以及R语言的实现。因文章内容过长，所以分为上下两篇t检验(t test）亦称 t检验，以t分布为基础，是定量资料分析中最常用的假设检验方法。（ 显著性检验的一种，以此来判定数据的差异是由于误差导致的还是真的有差异） t检验的应用条件为：①在单样本t检验中，总体标准差 未知且样本含量较小（n < 30/50)时，要求样本来自
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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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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# 实现t检验（t-test）的Python代码教程
## 1. 整体流程
下面是实现"t检验"的整体流程，可以用表格展示步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入相关的库 |
| 2 | 收集数据 |
| 3 | 数据预处理 |
| 4 | 进行t检验 |
| 5 | 分析结果 |
接下来，我们将一步一步教你如何实现每一步所需的代码，并对每行代码进行注释
原创
2023-10-25 07:57:22
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# Python中的T检验：基础与示例
在统计学中，T检验是一种重要的方法，用于比较两组样本的均值是否存在显著差异。特别是当样本量较小且总体方差未知时，T检验表现尤为重要。Python提供了诸多库，如SciPy，方便我们进行T检验。本文将详细介绍T检验的基本概念及其在Python中的实现。
## T检验的概念
T检验主要分为三类：单样本T检验、独立样本T检验和配对样本T检验。
1. **单
原创
2024-10-19 06:17:39
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pwd ‘d:\\python\\exerise-df\\df-data-analysis’from scipy import statsimport pandas as pdimport numpy as npfrom statsmodels.formula.api import olsfrom statsmodels.stats.anova import anova_lmfro
原创
2021-06-01 16:51:23
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# 概念T检验，也称 student t 检验 ( Student’s t test ) ，用来比较两个样本的均值差异是否显著，通常用于样本含量较小 ( n <30 ) 的样本。分为单样本 t 检验、两独立样本 t 检验和两配对样本 t 检验。# 适用条件 1. 已知一个总体均数； 2. 可得到一个样本均数及该样本标准差； 3. 样本来自正态或近似正态总体。 # 单
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2023-07-06 23:42:51
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引入所需的包from scipy import statsimport numpy as np注：ttest_1samp, ttest_ind, ttest_rel均进行双侧检验H0:μ=μ0H_0: μ=μ_0H1:μ≠μ0H_1: μ≠μ_0单样本T检验-ttest_1samp生成50行x2列的数据np.random.seed(7654567) # 保证每次运行都会得到相同结果# 均值为5，方
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2024-08-22 12:39:36
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