帮我写一个python函数，能够对一组数据进行 Grubbs' test极值检验

好的，我可以回答这个问题。以下是一个 Python 函数，可以对一组数据进行 Grubbs' test 极值检验：

import numpy as np
from scipy.stats import t

def grubbs_test(data, alpha=.05):
    n = len(data)
    mean = np.mean(data)
    std = np.std(data, ddof=1)
    t_value = t.ppf(1 - alpha / (2 * n), n - 2)
    threshold = (n - 1) / np.sqrt(n) * np.sqrt(t_value ** 2 / (n - 2 + t_value ** 2))
    max_deviation = np.max(np.abs(data - mean))
    if max_deviation > threshold * std:
        return True  # 存在极值
    else:
        return False  # 不存在极值

这个函数接受一个数据列表 `data` 和一个显著性水平 `alpha`，默认为 .05。如果数据中存在极值，则返回 True，否则返回 False。

相关问题

帮我写一个python函数，能够对一组数据进行 Grubbs' test极值检验，返回临界值

好的，以下是 Python 代码：

import numpy as np
from scipy.stats import t

def grubbs_test(data):
    n = len(data)
    mean = np.mean(data)
    std = np.std(data, ddof=1)
    t_value = t.ppf(1 - .05 / (2 * n), n - 2)
    critical_value = (n - 1) / np.sqrt(n) * np.sqrt(t_value ** 2 / (n - 2 + t_value ** 2))
    max_value = np.max(data)
    if (max_value - mean) / std > critical_value:
        return max_value
    else:
        return None

这个函数接受一个数据列表作为参数，返回 Grubbs' test 检验的临界值。如果数据中存在极值，则返回极值，否则返回 None。

帮我写一个python函数，能够对一组数据进行 Grubbs' test极值检验，返回临界值的判断条件

好的，以下是 Python 函数的代码：

import numpy as np
from scipy.stats import t

def grubbs_test(data, alpha):
    n = len(data)
    mean = np.mean(data)
    std = np.std(data, ddof=1)
    t_value = t.ppf(1 - alpha / (2 * n), n - 2)
    critical_value = (n - 1) / np.sqrt(n) * np.sqrt(t_value ** 2 / (n - 2 + t_value ** 2))
    max_value = np.max(data)
    min_value = np.min(data)
    if max_value - mean > critical_value * std:
        return max_value
    elif mean - min_value > critical_value * std:
        return min_value
    else:
        return None

其中，`data` 是一组数据，`alpha` 是显著性水平，函数会返回 Grubbs' test 检验的结果，如果存在极值，则返回极值，否则返回 `None`。