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。

相关问题

python的T检验代码

可以使用scipy库中的ttest_ind函数进行T检验，示例代码如下：

from scipy import stats

# 两组数据
group1 = [1, 2, 3, 4, 5]
group2 = [2, 4, 6, 8, 10]

# T检验
t, p = stats.ttest_ind(group1, group2)

print("T值为：", t)
print("P值为：", p)

注意：这只是一个示例代码，具体的T检验需要根据实际情况进行调整。

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。