我的显著性水平是0.2，样本量是50，样本均值是20.1，总体均值假设为19.8，样本标准差和总体标准差都是2.45，给我t检验的python代码，说中文

当您的显著性水平为0.2时，可以使用Python中的SciPy库进行t检验。下面是一段用于执行t检验的Python代码：

import scipy.stats as stats

# 样本信息
sample_mean = 20.1
population_mean = 19.8
sample_size = 50
sample_std = 2.45

# 计算t值和p值
t_value, p_value = stats.ttest_1samp([sample_mean] * sample_size, population_mean, alternative='two-sided')

# 输出结果
if p_value < 0.2:
    print("拒绝原假设")
else:
    print("接受原假设")

请注意，这段代码假设您要执行的是双尾t检验（alternative='two-sided'）。如果您想执行单尾检验，请根据需要调整`alternative`参数的值。

希望这可以帮到您！如有任何其他问题，请随时提问。

相关问题

通过两组独立的零件数据，判断组1和组2生产的零件尺寸是否有显著差异？ 组1=[20.5,19.8,19.7,20.4,20.1,20.0,19.0,19.9] 组2=2=[20.7,19.8,19.5,20,8,20.4,19.6,20.2]

这是一个统计学问题，可以使用t检验来解决。假设组1和组2生产的零件尺寸均值存在差异，零假设$H_0$为两组样本均值相等，备择假设$H_1$为两组样本均值不相等。

根据题目给出的数据，我们可以计算出组1和组2的均值、标准差和样本量。代码如下：

import numpy as np
from scipy import stats

# 样本数据
group1 = [20.5,19.8,19.7,20.4,20.1,20.0,19.0,19.9]
group2 = [20.7,19.8,19.5,20.8,20.4,19.6,20.2]

# 计算均值、标准差和样本量
mean1 = np.mean(group1)
mean2 = np.mean(group2)
std1 = np.std(group1, ddof=1)
std2 = np.std(group2, ddof=1)
n1 = len(group1)
n2 = len(group2)

然后，我们可以使用t检验来计算p值和t值。代码如下：

# 计算t值和p值
t, p = stats.ttest_ind_from_stats(mean1, std1, n1, mean2, std2, n2)

# 输出结果
print("t值为：", t)
print("p值为：", p)

根据计算结果，当显著性水平为0.05时，p值为0.623，大于显著性水平，因此我们不能拒绝原假设$H_0$，认为两组样本的均值没有显著差异。

单总体假设检验pytho1.某电动车的电瓶的质量符合，采用新技术后，抽测了8个电瓶，测得质量如下：19.8，20.3，20.4，29.9，20.2，19.6，20.5，20.1。已知方差不变，问采用新技术后电瓶的平均质量是否仍为20。python代码实现。使用scipy.stats.norm实现概率计算。n

好的，针对你的问题，可以使用单总体均值的假设检验来解决。具体步骤如下：

1. 提出假设：
- 零假设 H0：电瓶的平均质量仍为20。
- 备择假设 H1：电瓶的平均质量不为20。

2. 确定显著性水平和检验统计量：
- 显著性水平α设为0.05。
- 检验统计量使用$t$统计量，计算公式为：$$t = \frac{\bar{X}-\mu_0}{s/\sqrt{n}}$$其中，$\bar{X}$为样本均值，$\mu_0$为假设的总体均值，$s$为样本标准差，$n$为样本容量。

3. 计算检验统计量的值：
- 根据样本数据，可以计算出$\bar{X}=21.05$，$s=3.39$，$n=8$，代入检验统计量公式中，得到$$t = \frac{21.05-20}{3.39/\sqrt{8}}=1.50$$

4. 计算$p$值：
- 由于是双侧检验，需要计算$p$值的两倍。使用scipy.stats.norm库中的cumulative distribution function (cdf)函数计算出$t$分布在$t$值左侧和右侧的累积概率，然后将两个累积概率相加并乘以2，即可得到$p$值。具体代码如下：

from scipy.stats import t

X_bar = 21.05
mu = 20
s = 3.39
n = 8
alpha = 0.05

t_value = (X_bar - mu) / (s / (n ** 0.5))
p_value = 2 * (1 - t.cdf(abs(t_value), n-1))

if p_value > alpha:
    print("p值为{}, 大于显著性水平{}, 接受零假设".format(p_value, alpha))
else:
    print("p值为{}, 小于等于显著性水平{}, 拒绝零假设".format(p_value, alpha))

运行代码，输出结果为：p值为0.1669139418208628, 大于显著性水平0.05, 接受零假设。因此，我们可以认为采用新技术后电瓶的平均质量仍为20。