双侧总体方差的假设检验相关代码

以下是双侧总体方差的假设检验的代码示例：

import numpy as np
from scipy.stats import f

# 设置显著性水平和样本数据
alpha = 0.05
data1 = np.array([1.2, 1.8, 2.4, 2.5, 3.1])
data2 = np.array([1.1, 1.7, 2.2, 2.6, 3.0])

# 计算样本标准差和样本均值
s1 = np.std(data1, ddof=1)
s2 = np.std(data2, ddof=1)
x1_bar = np.mean(data1)
x2_bar = np.mean(data2)

# 计算 F 统计量
f_stat = s1**2 / s2**2

# 计算 F 分布的临界值
df1 = len(data1) - 1
df2 = len(data2) - 1
f_crit = f.ppf([alpha/2, 1-alpha/2], df1, df2)

# 进行假设检验
if f_crit[0] < f_stat < f_crit[1]:
    print("不能拒绝原假设，即两总体方差相等。")
else:
    print("拒绝原假设，即两总体方差不相等。")

该代码计算了两个样本的标准差和均值，并计算了 F 统计量。然后，它使用 `scipy.stats` 模块中的 `f.ppf()` 函数计算了 F 分布的临界值，以确定在给定显著性水平下是否应该拒绝原假设。最后，程序输出了假设检验的结论。