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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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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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
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
# 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 |
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| 1
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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Two Sample t-test两样本t检验用于检验两个总体的均值是否相等。两总体都是未知的，且我们不想或不易测量出总体所有的个体，来求得总体均值。所以我们从总体中随机抽样得到样本。对两样本进行统计检验，来看两样本差异是否显著。案例若我们想知道两个不同物种的乌龟的平均重量是否相等。我们可以进行随机抽样选择部分乌龟来代表总体乌龟。由于存在误差，两个物种样本的平均重量是存在差异的。而我们可以通过tw
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2024-01-23 19:45:43
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在数据分析的过程中，双样本t检验是一个重要的统计工具，广泛应用于比较两个独立样本的均值差异是否显著。在本文中，我们将通过一些可视化的关系图和流程图，深入探讨如何使用Python实现双样本t检验，旨在为大家提供一个清晰的理解框架。
## 协议背景
双样本t检验（Two-Sample t-Test）用于比较两个组样本的平均值，特别当两个组的方差未知且不相等时，本检验尤为重要
# 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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本文通过一个实际案例介绍假设检验的一种类型：双独立样本检验。一、案例测试背景：两款布局不一样的手机键盘(A版本，B版本)，想知道哪种键盘布局的用户体验更好。衡量目标：用户打错字的数量。数据采集：随机抽取实验者并将其分成2组，每组25人，A组使用键盘布局A，B组使用键盘布局B。让他们在30秒内打出标准的20个单词文字消息，然后记录打错字的数量。数据集说明：数据记录在CSV文件中，A列是使
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2023-12-18 14:11:47
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p值还是 FDR ?差异分析如何筛选显著性差异基因，p value, FDR 如何选经常有同学询问如何筛选差异的基因（蛋白）。已经计算了表达量和p value值，差异的基因（蛋白）太多了，如何筛选。其中最为关键的是需要对p value进行校正。基本概念：零假设：在随机条件下的分布。p值：在零假设下，观测到某一特定实验结果的概率称为p值。假阳性：得到了阳性结果，但这个阳性结果是假的。假阴性：得到了阴
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2023-09-18 15:02:22
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生物统计学统计推断的过程：Ho：XXXX会发生H1：XXXX不会发生p:XXXX会发生的概率（概率计算过程），如果是小概率，则H0不可能发生，所以拒绝H0接受H1。概率计算过程：先设定小概率事件发生概率α，计算得到p值（使用变量分布来计算），将α与p相比较，如果小于α则认定p是小概率，此事件是小概率事件不可能发生，所以拒绝HO假设，接受H1假设。 最后结果：最后的结论有可能是错的，因为存
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2024-06-04 06:09:43
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# 显著性T检验单侧检验的Python实现
在数据分析中，显著性T检验是一种重要的统计方法，用于比较两个数据集的均值差异是否显著。当我们需要确定一个样本均值是否显著大于（或小于）某个值时，可以使用单侧T检验。本文将介绍如何在Python中实现单侧显著性T检验，并附带代码示例。
## 什么是T检验？
T检验起源于对小样本的均值比较，是用来判断两个样本均值之间是否存在显著差异的统计方法。T检验有
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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# 在Python中实现双样本T检验的完整指南
## 引言
双样本T检验用于比较两组数据的均值是否存在显著差异，这是统计学中常用的假设检验方法之一。在这篇文章中，我们将通过一个实际的示例，详细讲解如何在Python中实现双样本T检验。本文内容将分为几个步骤，并通过代码演示每一个环节的操作。
## 流程概述
在进行双样本T检验前，我们首先需要了解整个流程。下面是实现双样本T检验的主要步骤：
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# 使用Python实现ttest_ind单侧检验
在数据分析和统计学中，t检验是一种常见的方法，用于比较两组样本之间的均值差异。本文将为你逐步讲解如何在Python中实现双样本t检验中的单侧检验（one-tailed test），并介绍相关的代码实现、步骤及其用途。
## 一、整体流程
下面是进行t检验的整体流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-24 06:08:59
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# Python 双侧条形图的科普解析
在数据可视化的领域，条形图是最常用的图形之一。它通过简单直观的方式展示各个分类的数据。在进行多组数据比较时，双侧条形图（又称双轴条形图）可以让信息更加清晰。这篇文章将以Python为主线，带您了解如何绘制双侧条形图，并提供详细的代码示例。
## 1. 什么是双侧条形图？
双侧条形图用于比较两组数据，这两组数据通常具有相同的类目。通过在同一个图中，左侧和
原创
2024-08-14 05:53:10
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One Sample t-test单样本t检验用于检测一个总体的均值\(\mu\)是否等于某个特定值。通常该总体均值\(\mu\)，未知不易测量，我们通过抽样得到样本均数\(\bar{X}\)来代表总体均数\(\mu\)。通常抽样存在一定误差，不太可能等于总体均数\(\mu\)，所以我们需要关注样本均数\(\bar{X}\)与特定值之间的差异是否存在统计学意义。案例若我们想知道某地乌龟的平均重量是
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2023-10-15 22:57:39
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一、简单介绍A/B测试A/B测试为同一个目标制定两个版本，一部分用户使用A版本，另一部分用户使用B版本，记录用户使用数据，比较各个版本对于改进目标的转化效果，选择更好的版本。二、数据集介绍有两种键盘的布局A版和B版，给随机抽取的用户A组和B组使用，这是独立的双样本。两组人数均为25人，记录各组实验者在规定时间内记录打错字的数量。三、描述统计分析#A/B测试
import numpy as np
i
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2023-10-16 17:06:00
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