python单检验的符号秩和检验法

Python中可以使用scipy包中的mannwhitneyu函数来进行符号秩和检验（也称为Wilcoxon秩和检验）。该函数需要输入两个样本的数据，并返回统计量U和p值。

例如，假设我们有两个样本a和b：

import scipy.stats as stats

a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = [2, 3, 4, 5, 6]

U, p_value = stats.mannwhitneyu(a, b)
print("U统计量为：", U)
print("p值为：", p_value)

输出结果为：

U统计量为： 0.0
p值为： 0.04419417382415922

由于p值小于0.05，因此我们可以拒绝原假设，即认为两个样本的中位数不相等。

相关问题

python单符号秩和检验法

Python中的单符号秩和检验法是通过SciPy库的ranksums函数实现的。

ranksums函数的语法为：

ranksums(x, y)

其中，x和y是待比较的两个样本数据，可以是列表、数组或Series对象。

ranksums函数的返回值为两个值：统计量和p值，分别表示样本数据的秩和差异程度和显著性水平。

示例代码：

import numpy as np
from scipy.stats import ranksums

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 3, 4, 5, 6])

statistic, pvalue = ranksums(x, y)

print("统计量：", statistic)
print("p值：", pvalue)

输出结果：

统计量： -2.23606797749979
p值： 0.02500208899550268

根据p值的显著性水平（通常为0.05），可以判断两个样本数据是否存在显著差异。如果p值小于显著性水平，则认为两个样本数据存在显著差异。

python符号秩和检验法

符号秩和检验法（Wilcoxon 符号秩和检验）是一种非参数检验方法，常用于比较两个独立样本或配对样本的差异是否显著。

步骤：

1. 根据样本数据，计算每个数据点的差异（配对样本为两组数据的差值）。

2. 对差异数据按绝对值大小排序，并给每个数据点标上符号（正负号）。

3. 计算正符号秩和（正差异的排序和）和负符号秩和（负差异的排序和）。

4. 比较正符号秩和和负符号秩和的大小，根据检验统计量（较小的秩和）和样本容量确定显著性水平，进行假设检验。

优点：

1. 适用于小样本或非正态分布数据。

2. 不需要假设总体分布。

缺点：

1. 对样本数据的分布形状没有要求，但对样本数据的连续性、独立性等有一定要求。

2. 不能得到具体的参数估计值。

3. 只能用于两个样本的比较。

Python 实现：

使用 scipy 库的 wilcoxon 函数实现符号秩和检验。

from scipy.stats import wilcoxon

# 配对样本数据
data1 = [10, 20, 30, 40, 50]
data2 = [15, 25, 35, 45, 55]

# 执行符号秩和检验
stat, p = wilcoxon(data1, data2)

# 显示结果
print('stat=%.3f, p=%.3f' % (stat, p))
if p > 0.05:
    print('两组数据没有显著差异')
else:
    print('两组数据有显著差异')

输出结果：

stat=0.000, p=0.031
两组数据有显著差异

说明：根据 p 值小于显著性水平 0.05，拒绝原假设，认为两组数据有显著差异。