stats.mannwhitneyu
时间: 2023-09-16 20:07:18 浏览: 167
statsannwhitneyu 是一种用于比较两个样本的非参数统计检验方法,也称为Wilcoxon秩和检验。它可以用于比较两个独立样本的中位数是否相等,而不需要对数据做出任何分布假设。该方法基于计算两个样本中每个观测值的秩,然后比较它们的秩和。如果两个样本的秩和在统计上显著不同,则可以得出结论,即两个样本的中位数不相等。
相关问题
scipy.stats.mannwhitneyu
scipy.stats.mannwhitneyu是scipy库中的一个函数,用于执行Mann-Whitney U检验,也称为Wilcoxon秩和检验。该检验用于比较两组独立样本,判断它们是否来自同一分布。
在执行Mann-Whitney U检验时,需要将两组样本输入该函数。函数会计算出U统计量和对应的双尾p值。
U统计量反映了两组样本在排序后的秩次之和。它是通过对样本的所有可能的排列进行计算得出的。U统计量越小,意味着第一组样本排名更高,即更倾向于较大的值;U统计量越大,意味着第二组样本排名更高,即更倾向于较小的值。
双尾p值是用于判断两组样本是否来自同一分布的指标。p值较小(通常小于0.05)时,可以拒绝原假设,即认为两组样本来自不同的分布;p值较大时,接受原假设,即认为两组样本来自相同的分布。
该函数还可以输出U统计量和p值的备择假设(alternative),可以选择双尾检验(‘two-sided’)或单尾检验(‘less’或‘greater’)。
总之,scipy.stats.mannwhitneyu函数提供了进行Mann-Whitney U检验的功能,可用于比较两组独立样本是否来自同一分布,并输出U统计量和对应的双尾p值。
秩和检验python代码
当你提到"秩和检验",我理解为您想要进行非参数的秩和检验(Mann-Whitney U检验)。以下是使用Python进行秩和检验的示例代码:
```python
import scipy.stats as stats
# 假设我们有两组样本数据
group1 = [1, 2, 3, 4, 5]
group2 = [2, 4, 6, 8, 10]
# 执行秩和检验
statistic, p_value = stats.mannwhitneyu(group1, group2)
# 输出结果
print("统计量:", statistic)
print("p-value:", p_value)
```
在这个例子中,我们有两组样本数据 `group1` 和 `group2`。通过调用 `stats.mannwhitneyu()` 函数执行秩和检验,返回的结果是统计量和p-value。最后,我们打印出这两个结果。
请注意,该示例使用了SciPy库中的`stats`模块,因此在运行代码之前,您需要确保已经安装了SciPy库。