stats.ttest_1samp(difference, 0.0, axis=1, nan_policy='omit')

这是一个 Python 中的 t 检验函数，用于检验样本均值是否与给定值相等。其中 difference 是一个数组，0.0 是给定的值，axis=1 表示在行方向上进行计算，nan_policy='omit' 表示忽略 NaN 值。

相关问题

stats.ttest_1samp python例子

下面是一个使用stats.ttest_1samp进行单样本t检验的Python例子：

import numpy as np
from scipy import stats

# 创建一个样本数据
sample_data = np.array([2.4, 3.6, 2.8, 4.1, 3.9, 2.7, 3.3, 3.5, 2.9, 3.8])

# 假设总体均值为3.0
pop_mean = 3.0

# 执行单样本t检验
t_statistic, p_value = stats.ttest_1samp(sample_data, pop_mean)

# 输出结果
print("t统计量:", t_statistic)
print("p值:", p_value)

在这个例子中，我们导入了numpy和scipy.stats模块。首先，我们创建了一个样本数据sample_data，然后假设总体均值为3.0。接下来，我们使用stats.ttest_1samp函数对样本数据进行单样本t检验。最后，我们打印出计算得到的t统计量和p值。

注意：在使用该函数之前，确保已安装了scipy库。

python stats.ttest_1samp 参数介绍

stats.ttest_1samp是Python中的一种统计分析方法，用于计算样本的T检验统计值和P值。其中，参数x是样本数据，popmean是总体均值，axis是指定对哪一个轴进行计算，默认是0，表示对列进行计算。