python中显著性检验的函数用什么

Python中显著性检验的函数包括：

1. ttest_1samp：单样本t检验，用于检验一个样本的均值是否与给定的值相等。
2. ttest_ind：独立样本t检验，用于检验两个独立样本的均值是否相等。
3. ttest_rel：相关样本t检验，用于检验两个相关样本的均值是否相等。
4. chi2_contingency：卡方检验，用于检验两个分类变量之间是否存在显著关系。
5. f_oneway：方差分析，用于检验多个样本的均值是否有显著差异。

这些函数都来自于Python的scipy.stats模块。

相关问题

Python中计算显著性检验的函数

Python中有很多用于计算显著性检验的函数，下面是一些常用的函数：

1. t检验：用于比较两个样本均值是否有显著差异。在Python中，可以使用`scipy.stats.ttest_ind()`函数进行t检验。

2. 卡方检验：用于比较两个分类变量之间是否存在显著关系。在Python中，可以使用`scipy.stats.chi2_contingency()`函数进行卡方检验。

3. 方差分析（ANOVA）：用于比较多个样本均值是否有显著差异。在Python中，可以使用`scipy.stats.f_oneway()`函数进行方差分析。

4. Wilcoxon秩和检验：用于比较两个相关样本之间是否存在显著差异。在Python中，可以使用`scipy.stats.wilcoxon()`函数进行Wilcoxon秩和检验。

5. Mann-Whitney U检验：用于比较两个独立样本之间是否存在显著差异。在Python中，可以使用`scipy.stats.mannwhitneyu()`函数进行Mann-Whitney U检验。

以上是一些常用的显著性检验函数，使用时需要根据具体情况选择合适的函数。

python显著性检验

Python中有多种用于显著性检验的库和函数，常用的有：

1. scipy.stats：提供了多种假设检验的函数，例如t检验、Wilcoxon秩和检验、KS检验等。

2. statsmodels：提供了更加专业的统计模型分析功能，包括线性回归、方差分析、Logistic回归等。

3. pingouin：一个基于numpy和pandas的统计分析库，支持t检验、ANOVA、Pearson相关系数、Spearman相关系数等常用的显著性检验方法。

下面以t检验为例：

from scipy import stats

# 生成两组数据
group1 = [1, 2, 3, 4, 5]
group2 = [3, 4, 5, 6, 7]

# 计算t值和p值
t, p = stats.ttest_ind(group1, group2)
print("t值为：", t)
print("p值为：", p)

其中，ttest_ind函数用于计算两组独立样本的t检验结果。t值表示两组数据的均值差异是否显著，p值表示这种差异是否真实存在，通常p值小于0.05表示显著性差异。