AttributeError: module 'statsmodels.stats.api' has no attribute 't_test'

这个错误通常发生在尝试使用Python的statsmodels库进行统计测试时，特别是当你试图调用t_test函数但该库版本中并没有这个函数。statsmodels库确实包含一些统计分析功能，但它的API可能会随着版本更新而变化。
t_test函数在早期版本的statsmodels.stats.api模块中可能是存在的，但现在可能已经被移到了其他地方，或者被重命名或移除。你需要确认你的statsmodels库是否是最新的，或者查看官方文档以了解当前可用的测试函数。
你可以尝试以下步骤：

检查版本：使用import statsmodels; statsmodels.__version__查看你安装的statsmodels版本。
查阅文档：访问statsmodels的官方文档（https://www.statsmodels.org/stable/），查找`t_test`相关的函数或模块。
更新库：如果你的版本过旧，尝试使用pip install --upgrade statsmodels更新到最新版本。
使用正确的函数：确认t_test是否已迁移，如果是，请查阅新文档找到替换的函数。

如果上述操作后仍然找不到t_test，那可能是因为你使用的统计检验功能不在statsmodels.api模块中，而是其他模块如statsmodels.formula.api或statsmodels.stats.ttest。

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AttributeError: module 'statsmodels.stats.api' has no attribute 'outliers_influence'

这个错误通常是因为你正在尝试使用 statsmodels 库的 outliers_influence 模块，但是这个模块并不存在。这可能是因为你的 statsmodels 版本太老，或者是因为你的安装没有成功。你可以尝试更新 statsmodels 库或者重新安装它。
如果你使用的是 Anaconda，可以在 Anaconda Prompt 中输入以下命令更新 statsmodels：
conda update statsmodels

如果你使用的是 pip 安装的 statsmodels，可以在命令行中输入以下命令更新：
pip install --upgrade statsmodels

如果更新或重新安装后仍然出现这个错误，可以考虑检查你的代码，确保正确地引用了 outliers_influence 模块。

AttributeError: module 'statsmodels.stats.api' has no attribute 'shapiro'

抱歉，我之前的回答有误，正确的是使用 scipy 库中的 shapiro 函数进行 Shapiro-Wilk 正态性检验。以下是示例 Python 代码：
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制 QQ 图
stats.probplot(ds['salary'], plot=plt)

# 进行 Shapiro-Wilk 正态性检验
stat, p = stats.shapiro(ds['salary'])
print("Shapiro-Wilk test statistic: {:.4f}, p-value: {:.4f}".format(stat, p))

其中，stats.probplot 函数用于绘制 QQ 图，stats.shapiro 函数用于进行 Shapiro-Wilk 正态性检验，并返回检验统计量和 p 值。
如果你想计算85%分位数，可以使用 numpy 库中的 percentile 函数，以下是示例代码：
import numpy as np

# 计算薪资的85%分位数
pct = np.percentile(ds['salary'], 85)
print("85th percentile of salary is: {:.2f}".format(pct))

其中，np.percentile 函数用于计算指定百分位的分位数。