样本量未知的二项分布的假设检验python代码

在Python中，如果你需要对样本量未知的二项分布进行假设检验，通常可以使用似然比检验（Likelihood Ratio Test，LRT）。一个常见的例子是对比例的零假设进行检验，比如在泊松分试验中，我们想知道总体的比例是否显著不同于某个预设值。这里我们可以使用`scipy.stats`库来进行这样的检验。

首先，你需要安装`scipy`库，如果尚未安装，可以使用`pip install scipy`命令。下面是一个简单的例子：

from scipy.stats import binom_test
import numpy as np

# 假设我们有一个二项分布的结果，如成功的次数
successes = [50, 60, 70]  # 需要多次实验的数据
n = [100, 150, 200]  # 每次实验的观察次数
p_null = 0.5  # 零假设下的比例，可以自定义

# 对每次实验的成功率进行独立的二项分布检验
reject_hypothesis = []

for success, n试验 in zip(successes, n):
    p_value = binom_test(success, n试验, p=p_null, alternative='two-sided')
    reject_hypothesis.append(p_value < 0.05)  # 如果P值小于显著性水平，则拒绝原假设

# 输出结果
print("Reject null hypothesis for these experiments:", reject_hypothesis)

在这个例子中，我们计算了每次实验的P值，并检查是否低于给定的显著性水平（这里是0.05），如果P值小于这个阈值，我们就拒绝零假设（即认为总体比例与0.5有显著差异）。