“ Python”实现假设测试

Question

如果我的长期平均值为45，且std = 11，并且样本大小为80，平均值为43，则如何使用python对0.05和0.1的显着性水平进行测试

  

假设检验是推断统计中确定人口参数值的关键工具。

Answer 1

您需要使用学生的t检验，但在进行此操作之前，您必须计算样品的标准误差。

这里是计算标准误差的代码。 std1和std2代表您已经拥有的每个样本的标准偏差。

# calculate standard errors
# calculate standard errors
n1, n2 = len(data1), len(data2)
se1, se2 = std1/sqrt(n1), std2/sqrt(n2)

一旦计算出标准误差，就可以使用以下代码计算t检验的结果：

# function for calculating the t-test for two independent samples
def independent_ttest(data1, data2, alpha):
    # calculate means
    mean1, mean2 = mean(data1), mean(data2)
    # calculate standard errors
    se1, se2 = sem(data1), sem(data2)
    # standard error on the difference between the samples
    sed = sqrt(se1**2.0 + se2**2.0)
    # calculate the t statistic
    t_stat = (mean1 - mean2) / sed
    # degrees of freedom
    df = len(data1) + len(data2) - 2
    # calculate the critical value
    cv = t.ppf(1.0 - alpha, df)
    # calculate the p-value
    p = (1.0 - t.cdf(abs(t_stat), df)) * 2.0
    # return everything
    return t_stat, df, cv, p