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）：
转载
2023-08-03 22:01:44
449阅读
基于Python的T检验本文讨论的T检验分为三类，分别是：单样本t检验，适用于对一组数据的均值进行检验配对的双样本T检验，适用于配对的两组数据之间的差异进行检验独立双样本T检验，适用于两组两组独立数据的差异，又可以进一步分为等方差的独立样本t检验和异方差的独立样本T检验本文介绍3种T检验的使用方法，最后介绍T检验的一般报告格式单样本T检验单样本t检验用于比较单列正态分布与给定均值是否具有显著差异，
转载
2023-08-21 19:38:04
869阅读
# 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
转载
2023-07-06 23:42:51
156阅读
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(ttest_1samp)官方文档ttest_1
转载
2023-07-03 16:23:54
185阅读
文章目录1. z 检验2. t 检验 Python 中的假设检验一般用到 scipy 或 statsmodels 包。 1. z 检验对于大样本数据（样本量 ztest(x1, x2=None, value=0, alternative=`two-sided’)输入参数：x1数组，第一个样本的数据值x2数组，第二个样本的数据值，默认没有值value浮点型数值，若是单样本，则 value 是样本
转载
2023-10-01 14:10:07
256阅读
t检验通常分为三种，分别是单样本t检验、两独立样本t检验和配对样本t检验。python中经常使用scipy模块中的t检验相关函数进行t检验。单样本t检验使用ttest_1samp()函数。独立样本t检验使用ttest_ind()函数。配对样本t检验使用ttest_rel()函数。一、单样本t检验单样本t检验用于，在已知总体均数的情况下，样本均数?与已知总体均数?0的比较，其中样本均数
转载
2023-08-10 04:56:05
94阅读
什么是独立样本t检验？ t检验是比较两组数据之间的差异，有无统计学意义；t检验的前提是，两组数据来自正态分布的群体，数据的方差齐，满足独立性。独立样本t检验（各实验处理组之间毫无相关存在，即为独立样本），该检验用于检验两组非相关样本被试所获得的数据的差异性。 独立样本t检验统计量为： S1²和 S2²为两样本方差；n₁ 和n₂ 为两样本容量。选用的检验方法必须符合其适用条件。理论上，即使样本量很小
假设检验也叫显著性检验，是以小概率反证法的逻辑进行推理，是判断假设是否成立的统计方法。一般，首先假设样本对应的总体参数或分布是与已知的总体参数或分布相同的，然后根据统计量的分布规律来分析样本数据，利用样本信息判断是否支持当前假设，并对检验假设作出取舍抉择。该方法作出的结论是概率性的，不是绝对的肯定或否定。#T检验的概念：T检验是用于两个样本（或样本与总体）平均值差异程度的检验方法。利用T分布理论来
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
原创
2022-04-21 13:34:26
124阅读
1.首先简述一下什么是T-检验T检验是用于两个样本（或样本与群体）平均值差异程度的检验方法。它是用T分布理论来推断差异发生的概率，从而判定两个平均数的差异是否显著。T检验的应用条件：（1）当样本例数较小时，要求样本取自正态总体；（2）做两样本均数比较时，还要求两样本的总体方差相等。T检验的用途：（1）样本均数与群体均数的比较；（2）两样本均数的比较。假设检验可以分为三步：（1）建立检验假设和确定检
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
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、
T检验与方差分析背景介绍R语言实操过程--t test单样本t检验两个独立样本t检验配对t检验R语言实操过程--anova单因素方差分析多重比较双因素方差分析完整代码 之前与大家分享了数据的独立性、正态性、方差齐性检验。如果还不清楚，大家可以通过这篇推文来学习和理解 如何规范你的数据分析？。若满足所有条件，可选择参数分析进行，否则必须选择非参数分析。参数分析主要包括两组样本的t-test
转载
2023-05-22 23:01:51
522阅读
斯特鲁普效应：当有与原有认知不同的情况出现时，人们反应的时间变长。著名的测试为当字体含义与字体颜色相同时，人们说出字体颜色的时间较短，当不同时，所花的时间较长。为了检验斯特鲁普效应是否存在，随机选取25个人进行试验(数据来源：社群网盘第7关中下载)，每个人得到两组数据，一组是颜色和含义一致时所花时间，一组为含义和颜色不一致所花时间。import numpy as np
import pandas
t 检验是一种统计技术，可以告诉人们两组数据之间的差异有多显著。它通过将信号量（通过样本或总体平均值之间的差异测量）与这些样本中的噪声量（或变化）进行比较来实现。有许多有用的文章会告诉你什么是 t 检验以及它是如何工作的，但没有太多材料讨论 t 检验的不同变体以及何时使用它们。本文将介绍 t 检验的 3 种变体以及何时使用它们以及如何在 Python 中运行它们。单样本 t 检验单样本 t 检验将
转载
2023-07-29 21:13:22
133阅读
[开发技巧]·Python极简实现滑动平均滤波（基于Numpy.convolve）1.滑动平均概念滑动平均滤波法（又称递推平均滤波法），时把连续取N个采样值看成一个队列 ，队列的长度固定为N ，每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则) 把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果。N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=
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
508阅读
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
转载
2023-07-10 20:10:54
153阅读
废话不多说，直接开始进入配对T检验简单的说配对T检验就是单样本T检验的变形。用观察组和对照组相减。得到的差值做单样本T检验。例：为研究某铁剂治疗和饮食治疗营养性缺铁性贫血的效果，将16名患者按年龄、体重、病程和病情相近的原则配成8对，分别使用饮食疗法和补充铁剂治疗的方法，3个月后测得两组患者血红蛋白质如表3-1，问两种方法治疗后患者的血红蛋白值有无差别? 1.SASSAS语句：data
转载
2023-08-26 09:14:22
96阅读
t检验分为独立样本t检验、配对样本t检验与单样本t检验，除单样本t检验以外，均是研究X对Y的差异情况的分析方法，这里的X必须是分类数据，Y必须是定量数据。 独立样本t检验和单因素方差分析在功能上基本一致，但是独立样本t检验只能比较两个选项（如男性和女性）的差异情况。如果想比较不同专业（如市场营销、心理学、教育学和管理学共4个专业）的差异情况，则只能使用单因素方差分析。相较而言，独立样本
