#這裡以熟悉的鳶尾花資料集舉例
from sklearn.datasets import load_iris
data=load_iris(
)df=pd.dataframe(data[
'data'][
:100])
df['target'
]=data.target[
:100
]df[0]
.mean(
)
#z檢驗
import statsmodels.stats.weightstats
z,p_value=statsmodels.stats.weightstats.ztest(df[0]
,value=
5.4)
z,p_value
#t檢驗p的數值會比大一點
import scipy.stats
t,p_value=scipy.stats.ttest_1samp(df[0]
,popmean=
5.4)
t,p_value
#兩樣本均值的檢驗 t檢驗 ,檢驗均值是否存在明顯差異
sample1=df[df[
'target']==
1]sample2=df[df[
'target']==
0]sample1[0]
.mean(
)sample2[0]
.mean(
)scipy.stats.ttest_ind(sample1[0]
,sample2[0]
)#p值顯著小於0.5,說明兩類樣本在0這個特徵上的均值存在明顯差異
假設檢驗 假設檢驗學習筆記
在實際工作和研究中，往往只能獲得資料的一部分，通常指這個資料為樣本，而通過樣本對整體的估計被稱為假設檢驗。樣本是從整體中選取的較小集合，中心極限定律 樣本的均值約等於總體的均值 不管整體什麼分布，任意乙個總體的樣本均值都會圍繞在總體的均值周圍，且呈正太分布。關鍵資訊 樣本的均值等於總體的均值 樣本的...
假設檢驗 到底該怎麼理解假設檢驗？
學過統計學或概率論的同學，對 假設檢驗 這個詞一定不陌生。因為期末考試的卷子裡必定會考一道這種題，那個時候，我其實對假設檢驗的流程並不是很理解，不過幸好流程簡單，照葫蘆畫瓢，套一套格式就能答對。那假設檢驗到底是個什麼東西？先上一道假設檢驗的例題，回憶一下假設檢驗的流程，找一下當初的感覺。某工具機廠加...
（六）假設檢驗
假設檢驗的步驟 步驟1 提出原假設與備擇假設 步驟2 指定檢驗中的顯著性水平 步驟3 蒐集樣本資料並計算檢驗統計量的值 p 值方法 步驟4 利用檢驗統計量的值計算p 值 步驟5 如果p 值 a，則拒絕h0 臨界值方法 步驟6 顯著性水平確定臨界值以及拒絕規則 步驟7 利用檢驗統計量的值以及拒絕規則確...