python假設(shè)檢驗(yàn)

 抖音店鋪     |      2024-12-22 12:34:26
在Python中進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)通常涉及以下步驟:零假設(shè)(H0):表示沒(méi)有效應(yīng)或沒(méi)有差異,假設(shè)檢驗(yàn)即原假設(shè)。假設(shè)檢驗(yàn)備擇假設(shè)(H1):表示存在效應(yīng)或差異,假設(shè)檢驗(yàn)即備擇假設(shè)。假設(shè)檢驗(yàn)根據(jù)數(shù)據(jù)特征和檢驗(yàn)?zāi)康募僭O(shè)檢驗(yàn)選擇合適的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法,如t檢驗(yàn)、假設(shè)檢驗(yàn)Z檢驗(yàn)、假設(shè)檢驗(yàn)卡方檢驗(yàn)、假設(shè)檢驗(yàn)F檢驗(yàn)等。假設(shè)檢驗(yàn)根據(jù)所選的假設(shè)檢驗(yàn)

在Python中進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)通常涉及以下步驟:

設(shè)立假設(shè)

零假設(shè)(H0):表示沒(méi)有效應(yīng)或沒(méi)有差異,即原假設(shè)。假設(shè)檢驗(yàn)

python假設(shè)檢驗(yàn)

備擇假設(shè)(H1):表示存在效應(yīng)或差異,假設(shè)檢驗(yàn)即備擇假設(shè)。假設(shè)檢驗(yàn)

python假設(shè)檢驗(yàn)

選擇合適的假設(shè)檢驗(yàn)檢驗(yàn)方法

根據(jù)數(shù)據(jù)特征和檢驗(yàn)?zāi)康倪x擇合適的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法,如t檢驗(yàn)、假設(shè)檢驗(yàn)Z檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)等。

python假設(shè)檢驗(yàn)

計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量

根據(jù)所選的檢驗(yàn)方法計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。

確定顯著性水平 (α):

通常取0.05,表示當(dāng)觀(guān)察到的結(jié)果在原假設(shè)為真的情況下出現(xiàn)的概率為5%或更小。

做出決策

如果檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的結(jié)果落在拒絕域內(nèi)(即P值小于顯著性水平α),則拒絕零假設(shè),接受備擇假設(shè)。

如果檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的結(jié)果落在接受域內(nèi),則不能拒絕零假設(shè)。

結(jié)論

基于檢驗(yàn)結(jié)果得出結(jié)論,注意假設(shè)檢驗(yàn)不能給出絕對(duì)證明,只能提供證據(jù)。

下面是一些具體的例子和代碼片段,展示如何在Python中使用`scipy`庫(kù)進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn):

示例1:?jiǎn)螛颖総檢驗(yàn)

```python

import numpy as np

from scipy import stats

樣本數(shù)據(jù)

data = np.array([1.2, 1.5, 1.8, 2.0, 2.2])

進(jìn)行單樣本t檢驗(yàn)

t_statistic, p_value = stats.ttest_1samp(data, 1.8) 原假設(shè)均值為1.8

print("t統(tǒng)計(jì)量:", t_statistic)

print("P值:", p_value)

```

示例2:雙樣本t檢驗(yàn)

```python

import numpy as np

from scipy import stats

樣本數(shù)據(jù)

data1 = np.array([1.2, 1.5, 1.8, 2.0, 2.2])

data2 = np.array([1.0, 1.3, 1.6, 1.9, 2.1])

進(jìn)行雙樣本t檢驗(yàn)

t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(data1, data2) 零假設(shè)兩組均值相同

print("t統(tǒng)計(jì)量:", t_statistic)

print("P值:", p_value)

```

示例3:卡方檢驗(yàn)

```python

from scipy.stats import chi2_contingency

import numpy as np

觀(guān)察頻數(shù)數(shù)據(jù)

observed = np.array([[10, 20, 25], [20, 25, 30]])

進(jìn)行卡方檢驗(yàn)

chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(observed)

print("卡方統(tǒng)計(jì)量:", chi2)

print("P值:", p)

```

示例4:F檢驗(yàn)

```python

from scipy.stats import f

import numpy as np

樣本方差數(shù)據(jù)

data1 = np.array([1.2, 1.5, 1.8, 2.0, 2.2])

data2 = np.array([1.0, 1.3, 1.6, 1.9, 2.1])

進(jìn)行F檢驗(yàn)

f_statistic, p_value = f_oneway(data1, data2) 零假設(shè)兩組方差相同

print("F統(tǒng)計(jì)量:", f_statistic)

print("P值:", p_value)

```

以上示例展示了如何使用`scipy`庫(kù)進(jìn)行不同類(lèi)型的假設(shè)檢驗(yàn)。實(shí)際應(yīng)用中,選擇合適的檢驗(yàn)方法和進(jìn)行正確的假設(shè)設(shè)立是關(guān)鍵步驟。