用p值法计算假设的双侧检验，设，分别是检验统计量分布对应显著水平的左、右分位点，和分别为检验统计量的分布函数和残存函数。若检验统计量观测值落在其分布的均值右边（见下图），且（若令，则此时），必落在的非拒绝域中，否则落入拒绝域中（如下图中）。相仿地，当检验统计量观测值落在其分布的均值左边（如下图中的或），则时接受假设，否则拒绝假设。 对单个正态总体均值的双侧检验，检验统计量~，其p值检验法写成Py
对两个独立的正态总体~和~，检验双侧假设 检验统计量~。其中，和分别为样来自和的样本方差，，为样本容量。下列代码定义了计算双侧假设的p值检验函数。from scipy.stats import f #导入f
def ftest2(F, dfn, dfd, alpha): #双侧检验函数
if F>dfd/(dfd-2): #检验统计量值大于F分布均值
p=2*
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2023-11-03 13:55:44
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检验要解决的问题：根据样本观察得到的一些结论、根据经验积累得到的一些认识，以及由此得到的判断是否成立？假设检验是一种非常有用的统计方法，在统计学中具有重要的地位。
所谓的假设检验就是事先对总体参数或总体分布形态做出一个规定或假设，然后利用我们得到的样本信息以一定的概率来检验假设是否成立、假设是否合理或者说判断总体的真实情况是否与原假设存在显著的系统性差异。双侧检验是指同时注意总体参数估计值与其假设
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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双侧显著性检验是统计学中一种比较重要的假设检验方法，用于确定样本均值之间是否存在显著差异。本文将详细探讨如何在 Python 中实现双侧显著性检验，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化及生态扩展等部分。
## 环境准备
在进行双侧显著性检验之前，我们需要准备相关的环境。在 Python 中，我们通常使用 `scipy` 和 `numpy` 等库来执行这些统计计算。这些库在不同的
方差分析（ANOVA）又称F检验。方差分析是判定方差在组间和组内是否（明显）具有区别的一种方法。如果组内差异相对于组间差异较小，则可以推断出组与组之间是有明显差异的。 从形式上看，方差分析与t检验或z检验区别不大，都是检验均值是否相等，但方差分析可以同时比较多个均值。 广义的方差分析分为：单因素方差分析（1-way ANOVA）双因素方差分析（2-way ANOVA）与多因素方差分析（N-way
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2024-04-11 22:22:56
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# 使用R语言实现双侧检验的步骤
在统计学中，双侧检验用于判断一个样本的均值是否与已知的总体均值存在显著差异。下面，我将引导你通过一个简单的步骤，使用R语言实现双侧检验。在开始前，请先确认你有R语言的环境，可以使用RStudio或其他IDE。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------------|
| 1
# Python实现F检验
## 引言
F检验是一种用于比较两个或多个样本方差是否有显著差异的统计方法。它基于两个独立样本的方差比值构建了一个统计量，并与理论上的F分布进行比较来确定差异的显著性。在统计学和数据分析领域，F检验是一种常见的方法，用于比较实验组和对照组之间的差异是否显著。
本文将介绍F检验的基本原理、应用场景以及如何使用Python实现F检验。
## F检验的原理
F检验的
原创
2023-08-30 11:13:00
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显著性、显著水平 学习笔记1. 显著性和显著水平的概念在统计学中，显著性 (significance) 指的是某个假设是否有充分的证据来支持它。具体地说，一个结果如果达到了显著水平 (significance level)，则表示该结果不太可能是由于偶然因素导致的，而是有一定的实际意义。显著水平通常用 表示，表示接受零假设的最大错误概率（type I error rate）。假设检验时，如果某个
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2023-11-09 14:23:40
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曼-惠特尼U检验（Mann-Whitney检验）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
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2024-01-10 09:10:40
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## 介绍
在统计学中，f检验（F-test）是一种用来比较两个样本方差是否相等的方法。它是基于F分布的概率密度函数进行计算的。在Python中，我们可以使用`scipy`库中的`f_oneway`函数来执行f检验。
本文将介绍f检验的原理、使用方法和示例代码，帮助读者理解和应用f检验。
## F检验原理
f检验是基于F分布的概率密度函数进行计算的。F分布是一种连续概率分布，用于描述两个独
原创
2023-08-21 03:32:49
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一、概述（F检验）显著性检验：检测自变量是否真正影响到因变量的波动。（t检验）回归系数检验：单个自变量在模型中是否有效。二、回归模型检验检验回归模型的好坏常用的是F检验和t检验。F检验验证的是偏回归系数是否不全为0（或全为0），t检验验证的是单个自变量是否对因变量的影响是显著的（或不显著）。F检验和t检验步骤：提出问题的原假设和备择假设在原假设的条件下，构造统计量根据样本信息，计算统计量的值对比统
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2023-07-14 10:19:21
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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值的计算是与假设检验有着密不可分的关系，p值为结果可信水平
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2024-01-08 13:34:25
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前言在之前的两篇文章中，我介绍了t检验和卡方检验，在这篇文章中，我会讲述另一种重要的分布F分布以及与其相关的假设检验方法方差分析(ANOVA),首先我们先来看一下如何定义F分布。F分布事实上，F分布与卡方分布有很高的关联性，F统计量可以可以理解为是两个卡方统计量的商，更具体一点，假设随机变量U1符合自由度为v1的卡方分布，随机变量U2符合自由度为v2的卡方分布，那么我们称随机变量F=(U1/v1)
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2024-06-03 21:20:39
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文章目录统计学 非参数检验单样本的检验中位数的符号检验Wilcoxon 符号秩检验两个及以上样本的检验两个配对样本的 Wilcoxon 符号秩检验两个独立样本的 Mann-Whitney 检验k 个独立样本的 Kruskal-Wallis 检验秩相关及其检验Spearman 秩相关及其检验Kendall 秩相关及其检验总结 统计学 非参数检验参数检验：之前的统计检验方法统称为参数检验，例如 t
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2023-07-17 22:23:07
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示例函数为了开发类型检查器，我们需要一个简单的函数对其进行实验。欧几里得算法就是一个完美的例子：Python def gcd(a, b):
'''Return the greatest common divisor of a and b.'''
a = abs(a)
b = abs(b)
if a < b:
a, b = b, a
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2023-08-07 11:45:24
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A/B测试常用于对某个改进产生效果的评估，比如用于测试网页修改效果。A/B测试其实是一场实验，实验中分为对照组和实验组。实验组是进行了某项操作的实验结果，而对照组除了没有进行该项操作外，其余的条件都和实验组相同。通过这样的设置就可以控制其他因素不变，而只关注想要验证的因素。 A/B测试的原理，来源于假设检验，大家可以看看我前面《一文详解假设检验、两类错误和p值》这篇文章了解假设检验的概念，另外《利
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2023-06-14 20:40:14
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错误处理在程序运行的过程中，如果发生了错误，可以事先约定返回一个错误代码，这样，就可以知道是否有错，以及出错的原因。Python内置try...except...finally...的错误处理机制# try:
# print('try...')
# r=10/0 #运算式
# print('result',r)#判断运算式是否正确，正确输出运算式结果
# except Z
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2023-07-03 01:41:26
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前言今天给大家整理了一些使用python进行常用统计检验的命令与说明，请注意，本文仅介绍如何使用python进行不同的统计检验，对于文中涉及的假设检验、统计量、p值、非参数检验、iid等统计学相关的专业名词以及检验背后的统计学意义不做讲解，因此读者应该具有一定统计学基础。正态性检验正态性检验是检验数据是否符合正态分布，也是很多统计建模的必要步骤，在Python中实现正态性检验可以使用W检验(SHA
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2023-11-22 20:02:23
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前言前几天，把之前同学写的接口测试脚本吃泡面哥py2转到py3，这过程很痛苦，因为不是自己写的代码，而且py2跟py3还是有写内置函数不一样的，恰好，之前的版本用到不少变化的函数，处理了半天，都不行，最终，自己重写了一遍，但整体架构还是跟之前同学设计的一样；为什么不改？因为后面还是交给这个同学继续维护的； 那既然后续不是你维护，干嘛动别人的？因为要集成到jenkins，服务器不支持py2，也不想支
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2023-06-05 15:07:06
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