Cochran’s Q test python代码 怎样比较两个模型概率的不同
时间: 2023-06-19 18:04:48 浏览: 88
Cochran's Q test是用来检验多个相关样本的二分类数据的一致性的统计方法,不是用来比较两个模型概率的不同。
如果要比较两个模型的概率的不同,可以使用假设检验。一般来说,如果两个模型是独立的,可以使用t检验或者z检验来比较它们的概率分布。如果两个模型是相关的,可以使用配对t检验或者威尔科克森符号秩检验(Wilcoxon signed-rank test)来比较它们的概率分布。
下面是一个使用配对t检验来比较两个模型概率的不同的示例代码:
```python
import numpy as np
from scipy import stats
# 生成两个模型的概率数据
model1_probs = np.random.normal(loc=0.5, scale=0.1, size=100)
model2_probs = np.random.normal(loc=0.6, scale=0.1, size=100)
# 使用配对t检验来比较两个模型的概率
t_statistic, p_value = stats.ttest_rel(model1_probs, model2_probs)
# 打印结果
print("t-statistic: {:.3f}".format(t_statistic))
print("p-value: {:.3f}".format(p_value))
```
这个示例代码中,我们使用`np.random.normal()`函数生成了两个模型的概率数据,然后使用`stats.ttest_rel()`函数进行了配对t检验。最后打印出了t统计量和p值。根据p值的大小,可以判断两个模型的概率是否有显著的差异。如果p值小于显著性水平(比如0.05),则可以拒绝原假设,认为两个模型的概率是有显著差异的。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)