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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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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目录1.置信区间的计算1.1 总体方差已知1.2 总体方差未知2.计算 P-Value2.1 总体方差已知2.2 总体方差未知1.置信区间的计算根据总体分布（T分布或者Z分布）和规定的置信度计算总体均值在指定置信度下的置信区间，然后将实验值和置信区间比较，若在置信区间之外（小概率事件发生）则表示实验统计量和总体统计量存在显著差异1.1 总体方差已知总体方差已知时，根据总体均值和
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2023-10-31 14:30:58
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假设检验原理反证法小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的（但在多次重复试验中是必然发生的）假设检验的步骤设置原假设与备择假设；设置显著性水平（通常选择）；根据问题选择假设检验方式；计算统计量，并通过统计量获取P值根据P值和显著性水平值，决定接受原假设还是备择假设。原假设备择假设的设置：应当把如果真实成立但误判为不成立后会造成严重后果的命题选为原假设；应当把分析人员想证明正确的命题作为备择假设；应
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2024-03-11 15:22:15
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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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1. T检验T检验是假设检验的一种，又叫student t检验（Student’s t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。 T检验用于检验两个总体的均值差异是否显著。 计算公式： t统计量： 自由度：v=n - 1 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误； (3) 样本
假设检验 通常设定两个假设:零假设和备择假设，然后通过拒绝零假设，来接受备择假设，从而完成检验。p值 p值中p表示概率，指的是零假设若成立，得到测里样本情况的概率。基本上是探测到零假设极端情况的概率。单侧检验 p值在数据集的一侧，由备择假设决定具体在哪一侧。双侧检验 p值在数据的两侧的检验。z统计量与t统计量 当样本容里很小时，样本均值抽样分布不应该采用正态分布，而应采用t分布。z统计里服从正态分
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2024-01-02 13:03:57
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# 用Python实现已知T值求P值的t检验
在统计学中，t检验是一种典型的检验方法，用于通过样本数据估计总体参数。给定已知的T值，我们可以通过p值判断检验的显著性。本文将详细介绍使用Python进行这一过程的步骤，以及相应的代码实现。
## 一、流程概述
下面的表格展示了实现“已知T求P值”过程的主要步骤：
| 步骤 | 说明
# 如何在Python中根据已知的t值计算p值
对于许多统计学问题，计算p值是评估假设的重要一步。当你已经知道t值时，可以通过Python轻松计算相应的p值。此文将为刚入行的开发者提供详细步骤和代码示例。
## 流程概述
以下是计算p值的基本流程：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
|
当我们将样本中得到的结果推论到总体时，如果样本恰好只是个别现象，或者样本数目过少时，就会出现误差。所以我们就可以提出一个假设 (Hypothesis) ，假设样本的结果可以推论到总体，而检验这个假设是否靠得住就可以通过统计学家们提出的检验方法来计算得出，这些检验方法就包括了 T检验、F检验、卡方检验等，通过这些检验的方法得到的检验统计量，我们就可以进一步计算出在假设为真时，样本结果出现的概率，这样
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2023-11-26 17:26:56
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# 如何在 Python 中实现 OLS 输出 t 检验的 P 值
在数据分析和统计学中，OLS（最小二乘法）是一种广泛使用的线性回归方法。本文将指导你如何在 Python 中实现 OLS 并输出 t 检验的 P 值。我们的目标是从数据中提取信息，并通过统计检验评估回归模型的有效性。
## 流程概述
理解整个过程的第一步是清楚各个步骤。下面的表格展示了实现 OLS 和获取 t 检验 P 值的
原创
2024-10-29 05:27:05
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如君愿，开门见山，直入主题吧！1 t检验1.1 单样本t检验对总体均值的假设检验 单样本 t 检验是最基础的假设检验，利用来自总体的样本数据，推断总体均值于假设的检验值之间是否存在显著差异，是对总体均值的假设检验。 四步骤： 1、原假设：总体均值 = U0 ; 备择假设：总体均值 ！= U0。 2、计算样本均值、标准差。 3、计算 t 统计量、P值。
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2023-10-10 16:46:37
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t检验中的t值和p值是什么关系_t检验和p值的关系t检验中通过样本均值 总体均值样本标准差 样本量 可以计算出一个t值，这个t值和p值有什么关系？根据界值表又会查出一个数，这个数和t值比较，得出大小，判断是否接受原假设。感觉p值一直都没有什么作用？解答：在进行t检验时，会计算出一个t值，而在选...
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2016-12-13 14:47:00
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前言：对于数据分析师来说，统计学是必不可少的基础知识。不仅工作中会经常运用其概念，且也几乎是数据分析师工作的面试必考题(尤其是校招以及转行的朋友，当实战经验少的时侯会更关注基础功底是否扎实)。所以我准备开始以较简练的语言，辅以简单易懂案例，总结一些统计学核心的知识点。我们常用的ab实验，其背后的原理就是统计学中的假设检验，今天我们来详细说说假设检验。一、常用核心概念什么是假设检验：假设就是对从总体
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2024-07-28 15:11:03
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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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在论文中，总能看到类似于这种数据评价方法： 在找了一圈之后明白了这个是使用T分布来进行数据间的相关性分析，参照这里：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29284854 那么什么是T检验呢： t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率解决什么问题 从而比较两个平均数的差异是否显著公式以及参数含义 t检验分为单总体检验和双总体检验。单总体t检验是检验一个样本平均数与一个已知的总体
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2023-12-12 18:25:42
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t检验多用于两组连续性变量样本均数的比较。例如，研究两地正常成年男性血液红细胞均数的差别，两个班级期末考试成绩之间的差别。配对样本是比较特殊的，配对样本是指两个样本中的观察值由于存在某种联系而一一对应结成对子。常见的配对形式有：(1)同一批对象身体两个部位的数据。如每一只白兔同时在背部两侧做敏感试验而得到的红斑直径数据；(2)同一批对象实验(或处理)前后的配对数据。如同一批高血压病人中每一名病人治
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2024-09-04 09:27:21
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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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双样本t检验2 Sample T-TEST和成对t检验Paired Test的意思和区别成对t检验Paired Test是对来自同一总体的样本，在不同条件影响下获取的2组样本进行分析，以评价不同条件是否对其有显著影响。不同条件可以是不同存放环境、不同的测量系统等。双样本t检验2 Sample T-TEST是对通过2组样本来评判其是否来自2个“总体均值不同”的总体，即评判样本的制造环境是否产生变化。
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2024-05-02 22:20:19
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