概率论假设检验实现代码

概率论中的假设检验是一种统计分析方法，用于判断观察到的数据是否支持预先设定的某种假设。通常涉及两个步骤：首先制定零假设（H0），表示数据可能是随机产生的；其次，基于某种显著性水平（比如α，通常设为0.05），计算统计量并确定其在零假设下的分布，如t分布、卡方分布等。

在Python中，我们可以使用`scipy.stats`库来进行假设检验。这里以两样本均值比较（t-test）为例：

from scipy import stats

# 假设我们有两组数据
group1 = [1, 2, 3, 4, 5]
group2 = [6, 7, 8, 9, 10]

# 原始的零假设可能是两组数据平均数相等
null_hypothesis = group1.mean() == group2.mean()

# 计算t值
t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(group1, group2)

# 如果p_value小于设定的显著性水平（通常是0.05），我们拒绝原假设，认为两个样本来自的总体均值有显著差异
alpha = 0.05
if p_value < alpha:
    print("拒绝原假设，两组数据可能存在显著差异")
else:
    print("接受原假设，无法拒绝两组数据平均数相同的假设")

#