python如何进行假设检验

在Python中，进行假设检验通常涉及到统计分析库如`scipy`, `statsmodels`或`numpy`。这里简要说明几个常见的假设检验：

1. **t检验**：`scipy.stats.ttest_1samp()`或`ttest_ind()`用于比较两组数据的平均值是否有显著差异，如果数据是正态分布，可以使用t分布进行独立样本或配对样本的检验。

from scipy import stats

# 两个独立样本的t检验示例
sample1 = [1, 2, 3, ...]
sample2 = [4, 5, 6, ...]
t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(sample1, sample2)

2. **z检验**：`scipy.stats.norm.cdf()`或`stats.norm.isf()`，如果数据接近正态且方差已知，可以使用标准正态分布进行检验。

3. **卡方检验**：`scipy.stats.chisquare()`常用于检验分类变量之间的关联性。

chi2, p, dof, expected = stats.chi2_contingency(contingency_table)

4. **ANOVA（方差分析）**：对于多个群体的均值比较，`stats.f_oneway()`可以进行单因素方差分析。

from statsmodels.formula.api import ols

model = ols('y ~ group', data).fit()
anova_table = model.anova表

每个函数都会有相应的帮助文档提供详细的用法和假设条件，确保在实际应用前检查数据是否满足所需的假设。