python假设检验代码

以下是 Python 中进行假设检验的示例代码：

import numpy as np
from scipy import stats

# 生成样本数据
np.random.seed(123)
sample1 = np.random.normal(loc=5, scale=2, size=100)
sample2 = np.random.normal(loc=6, scale=2, size=100)

# 执行两个样本的t检验
t, p = stats.ttest_ind(sample1, sample2)

# 输出t值和p值
print("t值为：", t)
print("p值为：", p)

在此示例中，我们使用了 NumPy 和 SciPy 库来生成样本数据并执行t检验。我们使用了 `ttest_ind()` 函数来执行两个样本的t检验，并获得了t值和p值的结果。最后，我们输出了t值和p值。

相关问题

python 假设检验

在Python中对线性模型的参数进行假设检验可以使用statsmodels库中的方法。根据引用中的内容，线性回归的假设检验主要包括以下几个方面：

1. 线性假设：线性回归模型中的参数必须是线性的。如果用线性模型去拟合非线性的数据，会导致较大的预测误差。

2. 误差项的期望均值为0：线性回归模型中的误差项应该服从均值为0的正态分布。这个假设可以通过计算残差的平均值是否接近于0来检验。

3. 无（完全）多重共线性假设：多重共线性是指自变量之间存在高度相关性的情况。当存在多重共线性时，模型的结果会变得不稳定且难以解释。可以通过计算自变量之间的相关系数来检验是否存在多重共线性。

4. 异方差检验：异方差指的是误差项的方差在不同的自变量取值下不相等。可以通过绘制残差图或利用统计方法来检验异方差性。

在Python中，可以使用statsmodels库进行线性回归及相关假设检验。具体的方法如下所示：

import statsmodels.api as sm
from statsmodels.formula.api import ols

# 假设检验
lin_reg = ols('y~educ hours IQ exper', data=train).fit()
lin_reg.summary()

以上是利用statsmodels库进行线性回归及假设检验的基本步骤。根据实际数据和模型的需求，可以根据引用中的代码进行相应的修改和扩展。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>

python t检验代码

下面是使用Python进行单样本T检验的代码示例：

from scipy import stats
import numpy as np

# 生成样本数据
data = np.array([1.2, 1.5, 1.8, 2.1, 2.4, 2.7, 3.0, 3.3, 3.6, 3.9])

# 进行单样本T检验
t, p = stats.ttest_1samp(data, 2.5)

# 输出结果
print("T检验值为：", t)
print("P值为：", p)

在上面的代码中，我们使用了Scipy库中的ttest_1samp函数进行单样本T检验。首先，我们生成了一个包含10个数据的样本数据，然后使用ttest_1samp函数进行T检验，其中第一个参数为样本数据，第二个参数为假设的总体均值。最后，我们输出了T检验值和P值。