python 样本独立性检验

样本独立性检验是用于检验两个样本是否独立的方法。在Python中，可以使用ttest_ind函数进行独立样本t检验来进行样本独立性检验。具体步骤如下：

1.导入需要的库和数据

import numpy as np
import scipy.stats as stats

# 读取源数据
X = np.load(r"X_epilepsy_data_16.npy", allow_pickle=True)
y = np.load(r"label_y.npy", allow_pickle=True)

2.将数据恢复原形状

# 特征恢复原形状
x = []
for i in X:
    x.append(i.reshape(16,29))
x = np.array(x)

3.进行独立样本t检验

# 读取两种的下标
e = np.where(y=='epilepsy')[0].tolist()
en = np.where(y=='no_epilepsy')[0].tolist()

# 进行独立样本t检验
tt = stats.ttest_ind(x[e][:10000, :, 0], x[en][:10000, :, 0])
print(tt.pvalue)

其中，ttest_ind函数的最后一个参数为判断两个样本的方差是否相同，如果不同，设为False进行独立样本t检验。如果得到的p值小于0.05，则拒绝原假设，即认为两个样本不独立。