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【丢弃】【假设检验】Python实现.
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【丢弃】【假设检验】Python实现.
2017年10月28日Author: Guofei
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原文链接：https://www.guofei.site/2017/10/28/hypothesistesting1.html
回收原因：发现了用ipython notebook直接嵌入网页的方法，阅读更加清晰，见于这里
数据准备
import pandas as pd
import scipy.stats as stats
df=pd.DataFrame(stats.norm.rvs(loc=0,scale=1,size=120).reshape(-1,3),columns=list('abc'))
df.loc[:,'c']=(df.loc[:,'c']>0)*1 #c这一列换成离散值置信区间
import statsmodels.api as sm
ds = sm.stats.DescrStatsW(df)
ds.tconfint_mean(alpha=0.05)
output:
(array([-0.29225042, -0.36459267, -0.25896104]),
array([ 0.31800701, 0.2203038 , 0.42702711]))
分别是每列数的置信上界，置信下界。
均值检验
p-value指的是H0为真的概率。
方差未知
ds.ttest_mean(value=0.1)
输出的3个量分别是t-statistic, p-value, df
p-value<0.05，拒绝原假设，均值不是0.1
两独立样本
step1：方差齐次性检验
(_,df1),(_,df2)=df.groupby('c')['a']
leveneTestRes = stats.levene(df1, df2, center='median')
print('w-value=%6.4f, p-value=%6.4f' %leveneTestRes)
如果p-value比较大，无法拒绝原假设。认为方差是齐性的
step2：ttest
stats.stats.ttest_ind(df1, df2, equal_var=True)#equal_var表示方差齐次
# Or Try: sm.stats.ttest_ind(df1, df2, usevar='pooled')您的支持将鼓励我继续创作！
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