请python语言程序进行T分布 F部分假设检验

下面是一个使用Python和SciPy库进行T分布和F部分假设检验的示例程序：

import scipy.stats as stats
import numpy as np

# T分布假设检验
# 假设两个样本均值相等，样本大小分别为n1和n2，样本方差分别为s1和s2
def t_test(sample1, sample2, alpha):
    n1 = len(sample1)
    n2 = len(sample2)
    mean1 = np.mean(sample1)
    mean2 = np.mean(sample2)
    s1 = np.var(sample1, ddof=1)
    s2 = np.var(sample2, ddof=1)
    se = np.sqrt(s1/n1 + s2/n2)
    t_stat = (mean1 - mean2) / se
    df = n1 + n2 - 2
    crit_val = stats.t.ppf(1-alpha/2, df)
    p_val = stats.t.sf(np.abs(t_stat), df)*2
    return t_stat, crit_val, p_val

# F部分假设检验
# 假设两个样本方差相等，样本大小分别为n1和n2，样本方差分别为s1和s2
def f_test(sample1, sample2, alpha):
    s1 = np.var(sample1, ddof=1)
    s2 = np.var(sample2, ddof=1)
    if s1 > s2:
        f_stat = s1 / s2
        df1 = len(sample1) - 1
        df2 = len(sample2) - 1
    else:
        f_stat = s2 / s1
        df1 = len(sample2) - 1
        df2 = len(sample1) - 1
    crit_val1 = stats.f.ppf(alpha/2, df1, df2)
    crit_val2 = stats.f.ppf(1-alpha/2, df1, df2)
    p_val = stats.f.sf(f_stat, df1, df2)*2
    return f_stat, (crit_val1, crit_val2), p_val

这个程序包含两个函数：t_test用于进行T分布假设检验，f_test用于进行F部分假设检验。在每个函数中，我们计算统计量（t值或f值），自由度，临界值和p值。t_test函数使用t分布计算临界值和p值，而f_test函数使用F分布计算临界值和p值。

要使用这些函数，您需要提供两个样本的数据。例如，如果您有两组观察值x和y，您可以使用以下代码运行T分布假设检验：

alpha = 0.05
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 8, 9, 10]
t_stat, crit_val, p_val = t_test(x, y, alpha)
print("t值:", t_stat)
print("临界值:", crit_val)
print("p值:", p_val)

要运行F部分假设检验，请使用以下代码：

alpha = 0.05
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 8, 9, 10]
f_stat, crit_val, p_val = f_test(x, y, alpha)
print("f值:", f_stat)
print("临界值:", crit_val)
print("p值:", p_val)