再给出一段假设检验的代码

以下是一个假设检验的代码示例：

假设我们有一组数据，表示某种药物的治疗效果。我们想检验这个药物是否比安慰剂更有效。

import numpy as np
from scipy.stats import ttest_ind

# 随机生成两组数据，分别表示药物组和安慰剂组
np.random.seed(0)
drug = np.random.normal(5, 2, 100)
placebo = np.random.normal(3, 2, 100)

# 使用t检验检验药物组和安慰剂组的平均值是否有显著差异
t, p = ttest_ind(drug, placebo)

# 输出t值和p值
print("t值为：", t)
print("p值为：", p)

# 判断检验结果是否显著
if p < 0.05:
    print("药物组的治疗效果显著优于安慰剂组。")
else:
    print("药物组的治疗效果不显著优于安慰剂组。")

在这个例子中，我们使用了t检验来检验药物组和安慰剂组的平均值是否有显著差异。如果p值小于0.05，则表示检验结果显著，我们可以认为药物组的治疗效果比安慰剂组更好。否则，我们认为药物组的治疗效果不显著优于安慰剂组。