​ t检验通常分为三种,分别是单样本t检验.双样本t检验和配对样本t检验.本文基于python的scipy.stats函数对每种t检验进行了介绍和实验. 一.t检验介绍 无论哪种t检验,都有以下的基本前提条件: 样本数据符合正态分布 各个样本之间是独立的 步骤: 提出原假设和备择假设 构造t统计量 计算t统计量 对于得到的p值进行分析,p大于0.05则接受原假设,反之接受备择假设 二. 单样本t检验 应用场景:对某个样本的均值进行检验,比较是否和总体的均值(自己定)是否存在差异. 原假设和备择假

R data analysis examples 功效分析 power analysis for one-sample t-test单样本t检验 例1.一批电灯泡,标准寿命850小时,标准偏差50,40小时的差值是巨大的,此研究设定效应值d= (850-810)/50,希望有90%的可能检测到,即功效值为0.9,还希望有95%的把握不误报显著差异, 问需要多少支电灯泡. H0=850,HA=810 library('pwr') pwr.t.test(d=(850-810)/50,power=0.

  聚会时,五花八门的饭馆让人眼花缭乱,应该到哪家店吃呢?除了美味的食物,良好的服务态度也是好饭馆的必备品质,如何判断一家饭馆的服务态度如何?此时可以用单样本T检验来找答案~ 让顾客对A饭馆的服务态度从1-5分进行打分,分数分别对应服务态度很差.较差.一般.较好.很好. 打开在线SPSS分析软件SPSSAU,导入数据后,在左侧边栏选择“单样本T检验”. 将“服务态度满意度”放入分析框,将对比数字设置为服务态度一般的对应得分“3”,点击“开始单样本T检验分析”,SPSSAU即可一键输出结果表.  

单样本t检验 目的:利用来自总体的样本数据,推断该总体的均值是否与指定的检验值存在差异. 适用条件:样本来自的总体应服从或者近似服从正态分布. 注:当样本量n比较大时:由中心极限定理得知,即使原数据不服从正态分布,但是样本量足够大,他的样本均数抽样分布仍然是正态的,因此,在样本量很大的情况下很少考虑单样本t检验的适用条件: 当样本量n比较小时,总体应服从正态分布: 总结:只要数据没有很强烈的偏态,单样本t检验的分析结果都是稳定的. 案例分析: 案例描述:推断信用卡刷卡金额的平均值是否不低于300

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 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(ttest_1samp) 官方文档ttest_1samp 使用ttest_1samp()函数可以进行单样本T检验,比如检验一列数

如果你在寻找卡方分布是什么?如何实现卡方检验?那么请看这篇博客,将以通俗易懂的语言,全面的阐述卡方.卡方检验及其python实现. 1. 卡方分布 1.1 简介 抽样分布有三大应用:T分布.卡方分布和$\Gamma$分布.可以简单用四个字概括它们的作用:“以小博大”,即通过小数量的样本容量去预估总体容量的分布情况.这里开始介绍卡方分布.${\chi ^{\text{2}}}$分布在数理统计中具有重要意义.  ${\chi ^{\text{2}}}$分布是由阿贝(Abbe)于1863年首先提出的,

pandas 是python中很重要的组件,网上关于pandas 的文章也很多,比如Python科学计算之Pandas 和 Python数据分析入门 Pandas基于两种数据类型:series与dataframe. 一个series是一个一维的数据类型,其中每一个元素都有一个标签.如果你阅读过这个系列的关于Numpy的文章,你就可以发现series类似于Numpy中元素带标签的数组.其中,标签可以是数字或者字符串. 一个dataframe是一个二维的表结构.Pandas的dataframe可以存

Python数据分析入门 最近,Analysis with Programming加入了Planet Python.作为该网站的首批特约博客,我这里来分享一下如何通过Python来开始数据分析.具体内容如下: 数据导入 导入本地的或者web端的CSV文件: 数据变换: 数据统计描述: 假设检验 单样本t检验: 可视化: 创建自定义函数. 数据导入 这是很关键的一步,为了后续的分析我们首先需要导入数据.通常来说,数据是CSV格式,就算不是,至少也可以转换成CSV格式.在Python中,我们的操作如

所属网站分类: 资源下载 > python电子书 作者:mimi 链接:http://www.pythonheidong.com/blog/article/451/ 来源:python黑洞网 内容简介 <量化投资:以Python为工具>主要讲解量化投资的思想和策略,并借助Python 语言进行实战.<量化投资:以Python为工具>一共分为5 部分,第1 部分是Python 入门,第2 部分是统计学基础,第3 部分是金融理论.投资组合与量化选股,第4 部分是时间序列简介与配对

几种常见的假设检验总结如下: 假设检验名称 Z检验 t检验 χ2检验 F检验 原假设 H0: μ≥μ0        H0: μ≤μ0        H0: μ=μ0  (比较样本和总体均值)    H0: μ1-μ2≥0   H0: μ1-μ2≤0   H0: μ1-μ2=0 (比较两样本均值)    H0: μd≥0      H0: μd≤0     H0: μd=0 (比较两样本差值均值和假设差值) H0: σ2≥σ02        H0: σ2≤σ02        H0: σ2=σ

Python运用于数据分析的简单教程 这篇文章主要介绍了Python运用于数据分析的简单教程,主要介绍了如何运用Python来进行数据导入.变化.统计和假设检验等基本的数据分析,需要的朋友可以参考下 我这里来分享一下如何通过Python来开始数据分析.具体内容如下:     数据导入         导入本地的或者web端的CSV文件:     数据变换:     数据统计描述:     假设检验         单样本t检验:     可视化:     创建自定义函数. 数据导入 这是很关键的

1. 常用函数库   scipy包中的stats模块和statsmodels包是python常用的数据分析工具,scipy.stats以前有一个models子模块,后来被移除了.这个模块被重写并成为了现在独立的statsmodels包.  scipy的stats包含一些比较基本的工具,比如:t检验,正态性检验,卡方检验之类,statsmodels提供了更为系统的统计模型,包括线性模型,时序分析,还包含数据集,做图工具等等. 2. 小样本数据的正态性检验 (1) 用途  夏皮罗维尔克检验法 (Sh

一开始有这个需求,是因为用 YaH3C 替代 iNode 进行校园网认证时,一直编译错误,提示找不到 Python 的某个模块,百度了一下,此模块是在 Python2.7 以上才有的,但是系统的自带的Python是2.6版本,难怪一直连不上网.于是,继续百度google,进行安装,后来又出现问题...在此开篇记录一下,权当备忘. 查看python的版本 #python  -V Python 2.6.6 1.下载Python-2.7.3 #wget http://python.org/ftp/py

一开始有这个需求,是因为用 YaH3C 替代 iNode 进行校园网认证时,一直编译错误,提示找不到 Python 的某个模块,百度了一下,此模块是在 Python2.7 以上才有的,但是系统的自带的Python是2.6版本,难怪一直连不上网.于是,继续百度google,进行安装,后来又出现问题...在此开篇记录一下,权当备忘. 查看python的版本 #python  -V Python 2.6.6 1.下载Python-2.7.3 #wget http://python.org/ftp/py

[root@GW1 bin]# lsb_release -aLSB Version: :core-3.1-amd64:core-3.1-ia32:core-3.1-noarch:graphics-3.1-amd64:graphics-3.1-ia32:graphics-3.1-noarchDistributor ID: RedHatEnterpriseServerDescription: Red Hat Enterprise Linux Server release 5.5 (Tikanga)R

1,T检验和F检验的由来 一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定. 通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,是在机会很少.很罕有的情况下才出现:那我们便可以有信心的说,这不是巧合,是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲,就是能够拒

注意:需要root权限 查看python版本:python --version 1.下载Python-2.7.12wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.12/Python-2.7.12.tgz 2.解压tar   zxvf   Python-2.7.12.tgz 3.更改工作目录cd Python-2.7.12 4.安装./configure  make all             make install  make clean  make

来源: http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ee13c2c01016div.html   1,T检验和F检验的由来 一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定.   通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,

查看python的版本 python -V Python 2.6.6 下载Python   Python-2.7.8.tar.xz      链接:http://pan.baidu.com/s/1i4cCIR7 密码:j570 https://yunpan.cn/cB3ddbtUE8yeu  访问密码 0e70 https://www.python.org/ftp/python/2.7.8/Python-2.7.8.tgz yum -y install gcc automake autoconf

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ee13c2c01016div.html1,T检验和F检验的由来一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定. 通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,是在机会很少.