Question

所以我有浮动列表。像[1.33,2.555,3.2134,4.123123]等。这些列表是某些东西的平均频率。我如何证明两个列表不同？我想过计算p值。有没有这样做的功能？我查看了scipy文档，但无法弄清楚要使用什么。

有人可以提供建议吗？

Answer 1

让我们说你有一个像这样的浮动列表：

>>> data = {
...     'a': [0.9, 1.0, 1.1, 1.2],
...     'b': [0.8, 0.9, 1.0, 1.1],
...     'c': [4.9, 5.0, 5.1, 5.2],
... }

显然，a与b非常相似，但两者都与c不同。

您可能想要进行两种比较。

成对：a与b相似吗？ a与c相似吗？ b是否与c相似？
合并：a，b和c是否来自同一个群组？（这通常是better question）

前者可以使用独立t-tests实现，如下所示：

>>> from itertools import combinations
>>> from scipy.stats import ttest_ind
>>> for list1, list2 in combinations(data.keys(), 2):
...     t, p = ttest_ind(data[list1], data[list2])
...     print list1, list2, p
...
a c 9.45895002589e-09
a b 0.315333596201
c b 8.15963804843e-09

这提供了相关的p值，并暗示了a和c 不同，b和c不同，但a和b可能相似。

后者可以使用one-way ANOVA实现，如下所示：

>>> from scipy.stats import f_oneway
>>> t, p =  f_oneway(*data.values())
>>> p
7.959305946160327e-12

p值表示a，b和c不太可能来自同一人群。

如何计算两个浮点列表的p值？

1 个答案: