ta=stats.t(30-2).ppf(0.975)什么意思
时间: 2024-05-21 09:17:18 浏览: 7
这段代码是在 Python 中使用 SciPy 库计算 t 分布的双尾置信区间。具体解释如下:
- `stats.t(30-2)` 表示创建一个自由度为 30-2=28 的 t 分布对象。
- `.ppf(0.975)` 表示对该 t 分布对象进行累积分布函数的逆运算,得到 t 分布上侧 2.5% 的点,即置信水平为 95% 的双尾置信区间的上限值。这个值将被赋值给变量 `ta`。
因此,这段代码的含义是:计算自由度为 28 的 t 分布下,置信水平为 95% 的双尾置信区间的上限值。
相关问题
t0 = stats.t(2010-1961+1 - 2).ppf(1 - 0.05 )
根据你提供的信息,我猜测你想问的是统计学中的 t 分布相关问题。那么,根据你给出的式子和符号,t0 是自由度为 2010-1961+1 - 2 的 t 分布下,累积分布函数为 1 - 0.05 的值对应的 t 统计量。其中,自由度为样本量减去估计的参数个数再减去 1。这个式子可以用于计算在给定置信水平下的 t 分布的双侧置信区间。需要注意的是,这里的 t 分布是针对样本均值的分布,且假设样本方差未知但服从正态分布。
# t test sigma2hat = np.sum((y-beta0_hat-beta1_hat*x)**2)/(100-2) sebeta1 =np.sqrt(sigma2hat/np.sum((x-x.mean())**2)) t = beta1_hat/sebeta1 print(t) import scipy.stats as stats key_value = stats.t.ppf(0.975,98) print(key_value) t>key_value p_ =1- stats.t.cdf(t,98) p_
这段代码进行了一个 t 检验,用来检验线性回归模型中自变量 x 的系数是否显著。具体来说,这段代码的主要步骤包括:
1. 根据回归模型的拟合结果,计算残差平方和 sigma2hat 和自变量 x 系数的标准误 sebeta1。
2. 根据 t 值的公式,计算 t 值,即自变量 x 系数的估计值 beta1_hat 除以标准误 sebeta1。
3. 使用 scipy.stats.t.ppf 方法计算自由度为 98 的 t 分布上 0.975 分位点对应的值(双尾检验)。
4. 判断 t 值是否大于 0.975 分位点对应的值,如果是,则拒绝原假设,即认为自变量 x 的系数显著;否则,接受原假设。
5. 如果需要计算 p 值,可以使用 scipy.stats.t.cdf 方法来计算自由度为 98 的 t 分布上 t 值对应的累积分布函数值,然后将其与 1 相减即可。
需要注意的是,这段代码中的自由度 98 是根据样本数量 100 和模型中的两个参数(常数项和自变量 x 的系数)计算得出的。在实际使用中,自由度的计算可能会有所不同,具体要根据问题的具体情况来确定。另外,t 检验的结果仅仅是对原假设的判断,不能说明因果关系或者相关性的方向。
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