python t检验

针对Python中的t检验，有多种方法可以进行实现。首先，可以使用Scipy库中的ttest_ind方法，该方法接收两个数据样本，并返回一个t统计量和相应的p值。以下是一个示例代码：

# 导入numpy和scipy
import numpy as np
from scipy import stats

# 创建两个工厂的虚拟数据样本
factory_a = np.full(30, 355) + np.random.normal(0, 3, 30)
factory_b = np.full(30, 353) + np.random.normal(0, 3, 30)

# 运行双样本t检验来比较两个样本
tstat, pval = stats.ttest_ind(a=factory_a, b=factory_b, alternative="two-sided")

# 显示结果
print("t-stat: {:.2f} pval: {:.4f}".format(tstat, pval))

输出结果类似于：

t-stat: 3.15 pval: 0.0026

另外，还可以使用Scipy库中的stats模块的ttest_1samp方法进行单样本t检验。以下是一个示例代码：

# 导入numpy和scipy
import numpy as np
from scipy import stats

# 创建两个工厂的虚拟数据样本
factory_a = np.full(30, 355) + np.random.normal(0, 3, 30)
factory_b = np.full(30, 353) + np.random.normal(0, 3, 30)

# 运行每个样本的单样本t检验
a_stat, a_pval = stats.ttest_1samp(a=factory_a, popmean=355, alternative='two-sided')
b_stat, b_pval = stats.ttest_1samp(a=factory_b, popmean=355, alternative='two-sided')

# 显示结果
p<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
-  *1* *2* *3* [t 检验的 3 种常用方法及在 Python 中使用样例](https://blog.csdn.net/m0_46510245/article/details/122575617)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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