python 秩和检验
时间: 2023-09-04 19:08:16 浏览: 49
秩和检验(Wilcoxon rank-sum test),也称为Mann-Whitney U检验,是一种非参数检验方法,用于比较两个独立样本的中位数是否有差异。它不要求数据服从特定的分布,适用于数据不满足正态分布的情况。
下面是Python中实现秩和检验的代码示例:
```python
from scipy.stats import ranksums
# 两个样本数据
sample1 = [1, 2, 3, 4, 5]
sample2 = [2, 3, 4, 5, 6]
# 秩和检验
statistic, pvalue = ranksums(sample1, sample2)
# 输出检验结果
print("Statistic:", statistic)
print("P-value:", pvalue)
```
在这个示例中,我们使用了SciPy库中的ranksums函数进行秩和检验。输入的参数是两个样本数据,输出的结果是统计值和P值。如果P值小于显著性水平(通常为0.05),则可以拒绝原假设,即认为两个样本的中位数有差异。
相关问题
python秩和检验
Python秩和检验是一种统计方法,用于比较两组样本的中位数是否有显著差异。根据引用和引用[2]的说明,Python中的秩和检验可以使用scipy库中的ranksums函数进行计算。该函数的输入参数包括两个样本数据,输出参数为检验结果的统计值和p值。通过比较p值与事先设定的显著性水平(通常为0.05),可以判断两组样本是否有显著差异。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python秩和检验](https://blog.csdn.net/sinat_41596046/article/details/129711222)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【统计分析】Python实现威尔克逊秩和检验(Wilcoxon Rank Sum test)](https://blog.csdn.net/weixin_39278265/article/details/121805585)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
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。