t检验的显著性p值python_PythonP值
p值是关于假设的强度。 我们基于⼀些统计模型建⽴假设,并使⽤p值⽐较模型的有效性。 获得p值的⼀种⽅法是使⽤T检验。
这是对零假设的双侧检验,即独⽴观察值'a'的样本的期望值(平均值)等于给定的总体均值popmean。看看下⾯的⼀个例⼦。
from scipy import stats
rvs = statsnormrvs(loc = 5, scale = 10, size = (50,2))
print (statsttest_1samp(rvs,50))
执⾏上⾯⽰例代码,得到以下结果 -
Ttest_1sampResult(statistic = array([-140184894, 270158009]),
pvalue = array([ 016726344, 000945234]))
⽐较两个样本
在下⾯的例⼦中,有两个样本可以来⾃相同或不同的分布,想要测试这些样本是否具有相同的统计特性。
ttest_ind - 计算两个独⽴样本得分的T检验。 对于两个独⽴样本具有相同平均(预期)值的零假设,这是⼀个双侧检验。 该测试假设⼈⼝默认具有相同的差异。
如果观察到来⾃相同或不同⼈群的两个独⽴样本,那么可以使⽤这个测试。 让我们来看下⾯的⼀个例⼦。
from scipy import stats
rvs1 = statsnormrvs(loc = 5,scale = 10,size = 500)
rvs2 = statsnormrvs(loc = 5,scale = 10,size = 500)
print (statsttest_ind(rvs1,rvs2))
执⾏上⾯⽰例代码,得到以下结果 -
Ttest_indResult(statistic = -067406312233650278, pvalue = 050042727502272966)
可以使⽤相同长度的新数组进⾏测试,但具有不同的含义。 在loc中使⽤不同的值并测试相同的值。
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1(几何学:一个五边形的面积)编写一个程序,提示用户输入五边形顶点到中心距离r,然后算出五边形的面积,如下图所示。
计算五边形面积的公式是Area = 5×s×s/(4×tan(π/5)),这里的s是边长。边长的计算公式是 s =2rsin(π/5),这里的r是顶点到中心距离。
2(几何学:大圆距离)大圆距离是球面上两点之间的距离。假设(x1,y1)和(x2,y2)是两点的经度和纬度,两点之间大圆距离可以利用以下公式计算:
d = radius arccos(sin(x1) × sin(x2) × cos(x1) × cos(x2) × cos(y2-y1))
编写一个程序,提示用户输入地球表面两点经度和纬度的度数然后显示它们的大圆距离。地球的平均半径为637101km。注意:你需要使用math radians函数将度数转化为弧度数,因为Python三角函数使用的是弧度。公式中的经纬度是西经和北纬。用负数表示东经和南纬。
3(几何学:估算面积)从网站找到佐治亚州亚特兰大、佛罗里达州奥兰多、大草原佐治亚、北卡罗来纳州夏洛特的GPS位置,然后计算出这四个城市所围成的区域的大概面积。
4(几何学:五角形的面积)五角形的面积可以使用下面的公式计算(s是边长)
Area = (5×s²)/ (4×tan(π/5))
编写一个程序,提示用户输入五边形的边长,然后显示面积。
5(几何学:一个正多边形的面积)正多边形是边长相等的多边形吗,而且所有的角都相等。计算正多边形面积的公式是:
Area = (n × s²)/(4×tan(π/n))
这里的s是边长。编写一个程序,提示用户输入边数以及正多边形的边长,然后显示他们的面积。
6(找出ASCII码的字符)编写一个程序,接收一个ASCII码值(一个0~127之间的整数),然后显示它对应的字符。例如:如果用户输入97,程序将显示字符a。
7(随机字符)编写一个程序,使用timetime()函数显示一个大写的随机字符。
9(金融应用程序:工资表)编写一个程序,读取下面的信息,然后打印一个工资报表。
雇员姓名(例如:史密斯)
一周工作时间(例如:10)
每小时酬报(例如:975)
联邦预扣税率(例如:20%)
州预扣税率(例如:9%)
10(Turtle显示统一码)编写一个程序,显示希腊字母。αβγδεζηθ
11(反向数字)编写一个程序,提示用户输入一个四位整数,然后显示颠倒各位数字后的数。
以下是一段Python程序,用于统计字符串“ab2b3n5n2n67mm4n2”中字符n出现的次数:
```python
string = "ab2b3n5n2n67mm4n2"
count = 0
for char in string:
if char == 'n':
count += 1
print(f"The character 'n' appears {count} times in the string")
```
在这个程序中,首先定义了一个字符串 `string`,它包含了要进行统计的文本内容。然后,使用一个名为 `count` 的计数器变量来记录字符 `'n'` 出现的次数,初始化为零。
接下来,使用一个 for 循环遍历字符串中的每个字符,如果当前字符是 `'n'`,则将计数器加一。
最后,使用字符串插值(f-string)的方式输出结果到控制台上。
当你运行这个程序时,它将输出以下结果:
```
The character 'n' appears 6 times in the string
```
这表明,在给定的字符串中,字符 `'n'` 出现了 6 次。
以上就是关于python中实际的显著性水平p值的意义全部的内容,包括:python中实际的显著性水平p值的意义、Python语言程序设计(六)、python求答案等相关内容解答,如果想了解更多相关内容,可以关注我们,你们的支持是我们更新的动力!
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