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這篇文章主要介紹“python中的T檢驗(yàn)是什么”，在日常操作中，相信很多人在python中的T檢驗(yàn)是什么問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”python中的T檢驗(yàn)是什么”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學(xué)習(xí)吧！
說明
1、T檢驗(yàn)又稱student t檢驗(yàn)，主要用于樣本含量小(如n-30)、整體標(biāo)準(zhǔn)差σ未知的正態(tài)分布。T檢驗(yàn)是用t分布理論推斷差異的概率，比較兩個(gè)平均數(shù)的差異是否顯著。T檢驗(yàn)可分為單總體檢驗(yàn)、雙總體檢驗(yàn)和配對樣本檢驗(yàn)。
2、經(jīng)常用在自變量X是離散數(shù)據(jù)，自變量Y是連續(xù)數(shù)據(jù)(x只能是2類)，數(shù)據(jù)必須正態(tài)分布。
實(shí)例
import numpy import scipy from scipy import stats #stats.norm.rvs是從均值為5，標(biāo)準(zhǔn)差為10的分布中抽取10個(gè)數(shù) data1=stats.norm.rvs(loc=5,scale=10,size=10) data2=stats.norm.rvs(loc=5,scale=20,size=10) print(stats.levene(data1, data2)) #如果返回結(jié)果的p值遠(yuǎn)大于0.05，那么我們認(rèn)為兩總體具有方差齊性。 #如果兩總體不具有方差齊性，需要加上參數(shù)equal_val并設(shè)定為False。 print (stats.ttest_ind(data1, data2, equal_var=True))
到此，關(guān)于“python中的T檢驗(yàn)是什么”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識，請繼續(xù)關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編會(huì)繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬?shí)用的文章！
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