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文 | 5号程序员
数据假设检验是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。那我们啥时候会用到假设检验呢？大多数情况下，我们无法分辨事物的真伪或者某种说法是否正确，这时就需要进行假设，然后对我们的假设进行检验。比如，我们想知道被告人是不是有罪，就可以通过假设检验进行判断。基本思路包括4步逻辑：问题是什么？→证据是什么？→
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2023-08-23 20:07:37
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# Python中的p检验
## 什么是p检验？
在统计学中，p检验（p-value test）是一种用来判断给定数据集的观察结果是否与一个假设相符的方法。在假设检验中，我们会得到一个p值，代表了实际观察到的结果与假设相符的概率。通常情况下，如果p值小于一个预先设定的阈值（比如0.05），我们就会拒绝原假设。
在Python中，我们可以使用不同的库来进行p检验，比如scipy.stats库。
原创
2024-04-23 07:33:52
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1、什么是假设检验？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。显著性检验是假设检验中最常用的一种方法，也是一种最基本的统计推断形式，其基本原理是先对总体的特征做出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受做出推断。常用的假设检验方法有Z检验、t检验、卡方检验、F检验
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2024-10-05 07:41:45
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# 在Python中进行P值检验
P值在统计学中是一个非常重要的概念，用于检验假设的真实性。通过P值，我们能够判断观察到的结果是否具有统计显著性。在这篇文章中，我们将逐步了解P值的定义、计算方法，以及如何在Python中使用科学计算库进行P值检验。
## 什么是P值？
P值（Probability Value）是用来衡量观察到的结果在原假设下的可能性的数字。具体来说，P值越小，观察到的结果在
使用Python进行T检验所需要用到的第三方库有scipy。均可以通过pip直接安装。pip install scipy numpy引入第三方库from scipy import stats
from scipy import stats注：ttest_1samp、ttest_ind和ttest_rel均进行双侧检验。\(H_0:\mu=\mu_0\)\(H_1:\mu=\mu_0\)单样本T检验
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2023-06-30 11:26:13
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统计系列（四）利用Python进行假设检验z检验主要应用场景：在大样本量的总体比例检验核心：两样本的总体比例差异单样本比例检验# 检验样本合格率与0.38是否有差异
import numpy as np
from statsmodels.stats.proportion import proportions_ztest
counts=200; nobs=500; value=0.38
# 计算
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2024-04-01 22:59:27
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单侧检验和双侧检验都是属于现代医学上比较常见的一种检验的方法，通过单侧检验或者是双侧检验可以有效检查出药物数据以及专业知识等，而单侧检验和双侧检验也是存在一定的区别的，需要根据专业的检验结果来进行判断。单侧检验和双侧检验的区别是什么?应考虑所要解决问题的目的，根据专业知识来确定用单侧检验还是双侧检验。若从专业知识判断一种方法的结果不可能低于或高于另一种方法的结果时，可用单侧检验;尚不能从专业知识判
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2023-11-01 20:26:51
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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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# 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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# Python模型检验p值实现流程
## 1. 整件事情的流程
为了实现Python模型检验p值，我们需要按照以下流程进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| :--- | :--- |
| 1. | 准备数据集 |
| 2. | 建立模型 |
| 3. | 进行模型拟合 |
| 4. | 获取模型检验p值 |
下面将详细介绍每个步骤需要做什么，并提供相应的Python代码。
## 2.
原创
2024-01-19 09:56:07
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在数据分析和科学研究中，皮尔逊相关性检验是评估两个变量间线性关系的重要工具。该方法通过计算皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）来量化这两者间的关系。相关系数的值范围在 -1 到 1 之间，反映了正相关、负相关或不相关的程度，p 值则用于检验这种相关性是否显著。接下来，我将详细叙述解决“Python皮尔逊相关检验p”问题的过程。
### 背景描述
在科学
# Python 协整检验及其应用
在时间序列分析中，协整检验是非常重要的一步，用于判断多个时间序列是否存在长期稳定的关系。本文将深入探讨协整的概念，并展示如何使用Python进行协整检验，同时提供代码示例，帮助你更好地理解这一过程。
## 什么是协整？
协整（cointegration）是指虽然两个或多个时间序列可能是非平稳的，但它们的某种线性组合却是平稳的。这意味着，虽然这些序列在短期内
一.假设检验的步骤1.问题是什么? H0;H12.证据是什么？ 由样本数据计算H0成立的概率p-value3.判断标准是什么？ 显著性水平alpha=5%/1%/0.1%4.做出结论。若p-value二.案例分析“超级引擎”是一家专门生产汽车引擎的公司，根据政府发布的新排放要求，引擎排放平均值要低于20ppm， (ppm是英文百万分之一的缩写，这里我们只要理解为是按照环保要求汽车尾气中碳氢化合物要
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2024-02-05 11:08:54
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How the Mann-Whitney test worksMann-Whitney检验又叫做秩和检验，是比较没有配对的两个独立样本的非参数检验。思想是这样的：假定要检验两组数据之间有没有差异。首先，不管 分组把所有数据排序。按照数值大小给定一个值叫做秩。最小的值秩为1，最大的为N（假定两个样本总共有N个观察值）。如果有相同的值，就得到相同的秩。相 同的值的秩是他们的秩的平均值。如果两组的秩的和
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2023-09-17 07:33:08
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1、零假设
首先假定零假设成立，然后求出某统计量达到如此极端的概率是多少
定义零假设，如果得到的值大于表上的值，则出现零假设的概率很小，则拒绝零假设
2、假设检验 2.1、T检验 总体标准差σ未知的正态分布。
单总体检验和
双总体检验。
(1)单总体检验
当总体分布是正态分布，如总体标准差未知且样本容量小于30，那么样本平均数与总体平均数的离差
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2024-01-05 15:58:15
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卡方检验是以χ2分布为基础的一种常用假设检验方法，它的无效假设H0是：观察频数与期望频数没有差别。H0成立，基于此前提计算出χ2值，它表示观察值与理论值之间的偏离程度。根据χ2分布及自由度可以确定在H0假设成立的情况下获得当前统计量及更极端情况的概率P。如果当前统计量大于P值，说明观察值与理论值偏离程度太大，应当拒绝无效假设，表示比较资料之间有显著差异；否则就不能拒绝无效假设，尚不能认为样本所代表
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2023-12-15 09:30:34
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F检验（F-test），最常用的别名叫做联合假设检验（英语：joint hypotheses test），此外也称方差比率检验、方差齐性检验。它是一种在原假设（null hypothesis, H0）之下，统计值服从F-分布的检验。F检验的计算公式：p值的计算： p值的计算是与假
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2023-09-14 20:00:59
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我们都知道p值是用来说明数据间显著性差别的统计值，p值的由来以及计算方法可谓是非常有意思，所以在这里介绍给大家。 我们从一个经典的例子开始： 小明闲的蛋疼抛硬币玩，他连续抛出一枚硬币5次，并得到了(正 正 正 正 反)的结果，这时小明就想了：“这枚硬币的质量分布一定不均匀！否则我不会抛出4次正面！” &nb
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2024-02-05 07:16:55
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# Python中的f检验和p值的计算
在统计学中，f检验是一种用于比较两个或多个组之间方差差异的方法。它可以告诉我们是否存在统计学上显著的差异。而p值则是用来衡量数据在零假设下观察到的差异发生的概率。
在Python中，我们可以使用scipy库中的f_oneway函数来进行f检验的计算，并通过stats模块来获取p值。接下来我们将介绍如何在Python中进行f检验和计算p值，并使用ppf函数
原创
2024-04-01 06:30:54
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# 如何实现 Python 中的双样本 p 检验
在数据分析中，双样本 p 检验是一种用于比较两个独立样本均值差异的统计方法。它能帮助我们判断两组数据是否来自同一总体。接下来，我将指导你实现 Python 中的双样本 p 检验，确保你能理解整个过程。
## 操作流程
首先，我们需要明确实现这一功能的步骤。以下是整个过程的流程表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-28 04:49:59
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