“Python”实现假设检验答案

【问题标题】："Python" implementing hypothesis testing“Python”实现假设检验
【发布时间】：2019-09-26 00:33:50
【问题描述】：

如果我有一个长期稳定的平均值 = 45 和标准 = 11 和一个大小为 80 的样本，平均值 = 43 如何使用 python 对 0.05 和 0.1 显着性水平进行测试

假设检验是推论统计中用于确定总体参数值的关键工具。

【问题讨论】：

标签： python

【解决方案1】：

您需要使用学生的 t 检验，但在我们开始之前，您必须计算样本的标准误差。

这是计算标准误差的代码。 std1 和 std2 代表每个样本的标准差，您已经拥有了。

# calculate standard errors
# calculate standard errors
n1, n2 = len(data1), len(data2)
se1, se2 = std1/sqrt(n1), std2/sqrt(n2)

计算出标准误差后，您可以使用以下代码计算 t 检验的结果：

# function for calculating the t-test for two independent samples
def independent_ttest(data1, data2, alpha):
    # calculate means
    mean1, mean2 = mean(data1), mean(data2)
    # calculate standard errors
    se1, se2 = sem(data1), sem(data2)
    # standard error on the difference between the samples
    sed = sqrt(se1**2.0 + se2**2.0)
    # calculate the t statistic
    t_stat = (mean1 - mean2) / sed
    # degrees of freedom
    df = len(data1) + len(data2) - 2
    # calculate the critical value
    cv = t.ppf(1.0 - alpha, df)
    # calculate the p-value
    p = (1.0 - t.cdf(abs(t_stat), df)) * 2.0
    # return everything
    return t_stat, df, cv, p

【讨论】：