帮我写一个python函数，能够对一组数据进行t检验，返回临界值的判断条件

好的，以下是 Python 中进行 t 检验的函数：

from scipy.stats import ttest_1samp

def t_test(data, popmean):
    t_statistic, p_value = ttest_1samp(data, popmean)
    if p_value < .05:
        return "拒绝原假设，样本均值与总体均值不同"
    else:
        return "接受原假设，样本均值与总体均值相同"

其中，`data` 是一组数据，`popmean` 是总体均值。函数会返回一个字符串，表示是否拒绝原假设。

需要注意的是，这个函数只能进行单样本 t 检验，如果需要进行双样本 t 检验或配对样本 t 检验，需要使用不同的函数。

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帮我写一个python函数，能够对一组数据进行 Grubbs' test极值检验，返回临界值的判断条件

好的，以下是 Python 函数的代码：

import numpy as np
from scipy.stats import t

def grubbs_test(data, alpha):
    n = len(data)
    mean = np.mean(data)
    std = np.std(data, ddof=1)
    t_value = t.ppf(1 - alpha / (2 * n), n - 2)
    critical_value = (n - 1) / np.sqrt(n) * np.sqrt(t_value ** 2 / (n - 2 + t_value ** 2))
    max_value = np.max(data)
    min_value = np.min(data)
    if max_value - mean > critical_value * std:
        return max_value
    elif mean - min_value > critical_value * std:
        return min_value
    else:
        return None

其中，`data` 是一组数据，`alpha` 是显著性水平，函数会返回 Grubbs' test 检验的结果，如果存在极值，则返回极值，否则返回 `None`。

帮我写一个python函数，能够对一组数据进行 Grubbs' test极值检验，返回临界值

好的，以下是 Python 代码：

import numpy as np
from scipy.stats import t

def grubbs_test(data):
    n = len(data)
    mean = np.mean(data)
    std = np.std(data, ddof=1)
    t_value = t.ppf(1 - .05 / (2 * n), n - 2)
    critical_value = (n - 1) / np.sqrt(n) * np.sqrt(t_value ** 2 / (n - 2 + t_value ** 2))
    max_value = np.max(data)
    if (max_value - mean) / std > critical_value:
        return max_value
    else:
        return None

这个函数接受一个数据列表作为参数，返回 Grubbs' test 检验的临界值。如果数据中存在极值，则返回极值，否则返回 None。