确定用于做决策的拒绝域代码

确定拒绝域通常是在统计推断和假设检验中进行的，它是指当样本观测结果落在这个区域时，我们会拒绝原假设。在经典的双边或单边t检验中，例如在Python的`scipy.stats`库中，我们可以基于t分布的临界值来创建拒绝域。

以下是一个简单示例，演示如何计算在给定α（显著性水平）下的一侧或两侧t检验的拒绝域：

import numpy as np
from scipy.stats import t

def get_rejection_domain(alpha, df, tail):
    """
    获取t检验的拒绝域
    :param alpha: 显著性水平 (通常0.05 or 0.01)
    :param df: 自由度 (等于样本数量减一)
    :param tail: 检验尾部 ("both", "upper", 或 "lower")
    :return: 上、下或双侧拒绝域
    """
    t_critical = t.ppf(1 - alpha / 2 if tail == 'two_sided' else 1 - alpha, df)
    if tail in ['one_sided', 'lower']:
        rejection_domain = (-np.inf, t_critical)
    elif tail == 'upper':
        rejection_domain = (t_critical, np.inf)
    else:
        raise ValueError("Invalid tail type, choose either 'upper', 'lower', or 'both'")
    
    return rejection_domain

alpha = 0.05
df = len(some_sample) - 1  # 假设样本长度为10
tail = 'two_sided'  # 双侧检验
rejection_domain = get_rejection_domain(alpha, df, tail)
print(f"拒绝域: {rejection_domain}")