wilcoxon秩和检验 python

Wilcoxon秩和检验是一种非参数检验方法，用于比较两个相关或配对的样本。它基于样本的秩次而不是实际的数值大小，因此可以避免数据不满足正态分布的问题。在Python中，可以使用scipy库中的wilcoxon函数进行Wilcoxon秩和检验的计算。

相关问题

wilcoxon秩和检验python

在Python中，可以使用scipy.stats库中的wilcoxon函数来进行Wilcoxon秩和检验。该函数的用法如下：

import scipy.stats as stats

# 定义两个样本数据
x = \[310, 350, 370, 377, 389, 400, 415, 425, 440, 295, 325, 296, 250, 340, 298, 365, 375, 360, 385\]
y = \[320\] * len(x)

# 进行Wilcoxon秩和检验
result = stats.wilcoxon(x, y, correction=True, alternative='greater')

# 输出检验结果
print(result)

在上述代码中，x和y分别表示两个样本数据。通过调用stats.wilcoxon函数，传入x和y作为参数，可以进行Wilcoxon秩和检验。其中，correction参数表示是否进行修正，alternative参数表示备择假设的类型。最后，将检验结果打印出来即可。

请注意，Wilcoxon秩和检验是一种非参数检验方法，适用于样本数据不满足正态分布的情况。它可以用来判断两个配对样本数据的总体分布是否相同。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Wilcoxon 符号秩检验（python-matlab-spss）](https://blog.csdn.net/hahahahah123456/article/details/114078145)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [python威氏符号秩次检验（Wilcoxon Signed-Rank Test）](https://blog.csdn.net/zhongkeyuanchongqing/article/details/119118279)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

wilcoxon秩和检验python代码

您好！关于wilcoxon秩和检验的Python代码，我可以为您提供参考。以下是示例代码：

from scipy.stats import wilcoxon
import numpy as np

# 两组数据，样本量分别为n1和n2
data1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
data2 = np.array([2, 4, 6, 8, 10])

# 进行wilcoxon秩和检验，返回的p值表示两组数据是否有显著差异
stat, p = wilcoxon(data1, data2)

print("Wilcoxon rank sum test statistic：%.3f" % stat)
print("p-value：%.3f" % p)

当然，这仅仅是示例代码，具体使用时需要根据自己的数据进行适当修改。希望这个回答能对您有所帮助！