tuple所谓的“不变”是说，tuple的每个元素，指向永远不变
“可变的”tuple
t = (1,[2,3])
t[1][1]='4'
print(t);
# (1, [2, '4'])
要定义一个只有1个元素的tuple
因为括号()既可以表示tuple，又可以表示数学公式中的小括号，这就产生了歧义，因此，Python规定，这种情况下
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2023-12-14 12:09:35
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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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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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# 根据 t 值求 p 值的 Python 科普文章
在统计学中，t 值和 p 值是衡量假设检验结果的重要参数。t 值通常用于比较样本均值，p 值则用来判断结果的显著性。掌握如何将 t 值转换为 p 值，对于科研人员和数据分析师而言，是一项非常重要的技能。本文将介绍如何使用 Python 来实现这一过程。
## 1. 什么是 t 值和 p 值?
- **t 值**：t 值是统计量的一种，表示
笔者对于python常用的语法知识做了小结，不是很全面，希望能给各位带来帮助。1.同一级代码的缩进必须保持一致，需要缩进的位置使用“：”2.raw_input函数 eg:name=raw_input('input your name:')3.import函数用于引入库 eg:import math;math.cos(0.5)4.python的数据类型：(1)数字： 
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2023-10-29 18:29:40
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# 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 |
|
# 理解Python中的T分布与P值
T分布是统计学中用于推断样本均值的一种重要工具。它在样本量较小且总体方差未知的情况下，提供了有关均值信赖区间和假设检验的有效信息。在这篇文章中，我们将探讨如何在Python中计算T分布的P值，并通过示例代码加深理解。
## 什么是T分布？
T分布是一种对称且呈单峰形状的概率分布，通常用于样本数量较少（例如n B --> C --> D --> E -->
# 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线性回归T值、P值和F值
## 1. 引言
线性回归是统计学中一种常用的方法，用于建立一个自变量与因变量之间的线性关系模型。在进行线性回归分析时，除了计算回归系数和拟合度等指标外，还需要考虑模型中各个变量的显著性。本文将介绍线性回归中的T值、P值和F值，以及如何使用Python进行计算和解释。
## 2. 线性回归
线性回归是一种用于建立因变量和自变量之间线性关系的回归分析
原创
2023-08-25 17:40:25
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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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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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相信看到这篇文章的同学，一定搜了很多次下面的关键词“T检验”、“Matlab”、“P值”、“T值”网上公式一大堆，含义也都有解释，看完之后觉得T检验就是为我而生的。但是具体怎么用到自己的数据库中？代码到底怎么写？样本输入格式是啥？P值、T值怎么计算？好像并不是很懂，下面举个栗子，帮助大家实操T检验。 首先T检验是用来判断两个样本的差异性有多显著的。如上图所示，比如我们想告诉小猫怎么区分男生和女生
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2024-03-06 12:09:20
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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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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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# 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
# 计算 t 值和 p 值的 Python 代码
在统计学中，t 值（t-value）和 p 值（p-value）是评估假设检验结果的重要指标。t 值通常用于确定样本均值与总体均值之间的差异是否显著，而 p 值则表示观察到的结果在原假设为真的情况下出现的概率。本篇文章将通过具体的 Python 代码示例来帮助大家理解如何计算 t 值和 p 值，并阐述其在实际应用中的重要性。
## 什么是 t
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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序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。Python有6个序列的内置类型，但最常见的是列表list和元组tuple。序列都可以进行的操作包括索引，切片，加，乘，检查成员。此外，Python已经内置确定序列的长度以及确定最大和最小的元素的方法。列表是最常用的Python数据类型，它可以作为一个
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2024-06-16 13:27:02
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本文通过实例介绍二项分布和Beta分布的含义，并使用pymc对抛硬币进行模拟实验，从而获得Beta分布。 二项分布和Beta分布
In [15]:
%pylab inline
import pylab as pl
import numpy as np
from scipy import stats Wel
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2023-11-02 12:53:22
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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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