Hotelling统计检验与控制图实现指南

资源摘要信息:"Hotelling 的研究在统计学和质量控制领域中具有重要的地位。Hotelling 实现了一个和两个样本的 Hotelling T^2（T平方）测试，这是一种用于多元数据集的统计方法，用于检测两组或多组数据的均值向量是否存在显著差异。T2检验是一种多变量等效于单变量t检验的方法，适用于变量之间可能存在相关性的情况。 Hotelling 控制图（Multivariate Control Charts）是质量控制中的一种工具，用于监控和控制生产过程中的多个质量特性。这些控制图能够在多个变量上同时提供对过程稳定性的评估，而单变量控制图则是针对单个变量的控制图，通常用来评估单一的质量特性是否在控制范围之内。 在软件实现方面，Hotelling 库提供了统计模块，用于计算t平方统计量、f值和p值。这些统计量在假设检验中被广泛使用，用于推断数据中的总体参数。绘图模块则提供了单变量和多变量控制图的图形表示，帮助用户直观理解数据和过程状态。 特别地，该软件支持使用 dask 模块处理大型数据集，这在处理现代数据科学问题时尤为重要，因为实际数据集通常很大，无法一次性完全载入内存。通过使用 dask，可以有效地进行数据的加载、清洗、转换和分析等操作。 另外，如果使用 plotly 模块，用户可以获得交互式的图表。Plotly 是一个强大的绘图库，它允许用户创建丰富、互动的可视化图表。用户可以缩放、平移和交互地探索数据集。不过，为了确保这些交互式图表功能正常工作，用户必须安装 plotly 0.5 或更高版本，可以通过 Python 的包管理工具 pip 或通过 conda 安装。 最后，文档部分提到的 'tests/data' 指的可能是包含在软件包中的用于测试的数据集，以及可能存在的额外测试数据，用于验证和展示 Hotelling 库的功能。'hotelling-master' 则是该软件项目的源代码仓库的名称。 该软件包采用 MIT 许可证，一种宽松的自由软件许可协议，允许用户自由使用、复制、修改和分发软件，只要保留原作者的版权声明和许可声明。 综上所述，Hotelling 库为用户提供了一个强大的工具集，用于执行复杂的统计测试和过程监控。它特别适合那些需要处理多变量数据和进行质量控制分析的专业人士和数据科学家。"