python scipy

作者：刃起风啸凌发布日期:2025-02-18 浏览:84

from scipy import stats

# 示例代码：使用SciPy进行t检验
# 假设我们有两个样本数据集，我们想检验它们的均值是否有显著差异

# 生成两个正态分布的随机样本
sample1 = stats.norm.rvs(loc=5, scale=1, size=100)
sample2 = stats.norm.rvs(loc=5.5, scale=1, size=100)

# 进行t检验
t_stat, p_value = stats.ttest_ind(sample1, sample2)

print(f"t-statistic: {t_stat}, p-value: {p_value}")

# 解释：
# t_stat 是 t 检验的统计量，p_value 是对应的 p 值。
# 如果 p_value 小于某个显著性水平（例如 0.05），则可以拒绝原假设，
# 认为两个样本的均值有显著差异。否则，不能拒绝原假设。

这个示例展示了如何使用 scipy.stats 模块中的 ttest_ind 函数对两个独立样本进行 t 检验。通过生成两个正态分布的随机样本并计算它们的 t 统计量和 p 值，我们可以判断这两个样本的均值是否有显著差异。

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