python中 如何求假设检验中的二项分布临界值
时间: 2024-06-12 07:09:35 浏览: 19
在假设检验中,二项分布的临界值可以使用scipy库中的ppf函数来求解。假设零假设为p0,备择假设为p1,显著性水平为alpha,则左右临界值分别为:
```
from scipy.stats import binom
n = 100 # 二项分布试验次数
p0 = 0.5 # 零假设下的概率
alpha = 0.05 # 显著性水平
critical_left = binom.ppf(alpha/2, n, p0)
critical_right = binom.ppf(1-alpha/2, n, p0)
print("左临界值:", critical_left)
print("右临界值:", critical_right)
```
相关问题
python中 如何求单侧假设检验中的二项分布临界值
在Python中,可以使用SciPy库中的binom分布进行二项分布临界值的计算。对于单侧假设检验中的二项分布临界值,可以使用ppf方法来计算。具体代码如下:
```python
from scipy.stats import binom
# 样本数量
n = 50
# 成功概率
p = 0.6
# 设定显著性水平为0.05
alpha = 0.05
# 计算右侧检验的临界值
critical_value = binom.ppf(1-alpha, n, p)
print(critical_value)
```
t检验临界值 python
根据引用和引用,t检验临界值是指在进行t检验时,当样本t值大于或小于临界值时,我们可以拒绝原假设并认为差异是显著的。在Python中,可以使用scipy.stats模块中的t分布函数来计算t检验的临界值。具体来说,可以使用t.ppf()函数来计算给定自由度和置信水平下的t检验临界值。例如,要计算95%置信水平下的双尾t检验临界值,可以使用以下代码:
```python
from scipy.stats import t
# 计算自由度为10的双尾t检验临界值
alpha = 0.05
df = 10
t_critical = t.ppf(1 - alpha / 2, df)
print("双尾t检验临界值为:", t_critical)
```
输出结果为:
```
双尾t检验临界值为: 2.2281388519649385
```
这意味着在进行双尾t检验时,如果样本t值大于2.23或小于-2.23,则可以拒绝原假设并认为差异是显著的。
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