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說明

1、T檢驗又稱student t檢驗，主要用于樣本含量小(如n-30)、整體標準差σ未知的正態(tài)分布。

T檢驗是用t分布理論推斷差異的概率，比較兩個平均數(shù)的差異是否顯著。T檢驗可分為單總體檢驗、雙總體檢驗和配對樣本檢驗。

2、經(jīng)常用在自變量X是離散數(shù)據(jù)，自變量Y是連續(xù)數(shù)據(jù)(x只能是2類)，數(shù)據(jù)必須正態(tài)分布。

實例

import numpy
import scipy
from scipy import stats
#stats.norm.rvs是從均值為5，標準差為10的分布中抽取10個數(shù)
data1=stats.norm.rvs(loc=5,scale=10,size=10)
data2=stats.norm.rvs(loc=5,scale=20,size=10)
print(stats.levene(data1, data2)) #如果返回結果的p值遠大于0.05，那么我們認為兩總體具有方差齊性。
#如果兩總體不具有方差齊性，需要加上參數(shù)equal_val并設定為False。
print (stats.ttest_ind(data1, data2, equal_var=True))

以上就是python中T檢驗的理解，希望對大家有所幫助。更多Python學習指路：創(chuàng)新互聯(lián)python教程

本文教程操作環(huán)境：windows7系統(tǒng)、Python 3.9.1，DELL G3電腦。

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