时间:2021-05-22
我们在做A/B试验评估的时候需要借助p_value,这篇文章记录如何利用python计算两组数据的显著性。
一、代码
二、T检验:两样本T检验
两样本t检验是比较两个样本所代表的两个总体均值是否存在显著差异。除了要求样本来自正态分布,还要求两个样本的总体方差相等也就是“方差齐性”。
检验原假设:样本均值无差异(μ=μ0)
Python命令stats.ttest_ind(data1,data2)
当不确定两总体方差是否相等时,应先利用levene检验检验两总体是否具有方差齐性stats.levene(data1,data2)如果返回结果的p值远大于0.05,那么我们认为两总体具有方差齐性。如果两总体不具有方差齐性,需要加上参数equal_val并设定为False,如下。
stats.ttest_ind(data1,data2,equal_var=False) // TTest中默认是具有方差齐性
三、结果解释
当p值小于某个显著性水平α(比如0.05)时,则认为样本均值存在显著差异,具体的分析要看所选择的是双边假设还是单边假设(又分小于和大于)注意stats.ttest_ind进行双侧检验。
当t值大于0,则有((1-p)* 100)%的把握认为认为第一组数据好与第二组数据。例如p=0.05,那么我们有95%的把握认为第一组数据好于第二组数据。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
声明:本页内容来源网络,仅供用户参考;我单位不保证亦不表示资料全面及准确无误,也不保证亦不表示这些资料为最新信息,如因任何原因,本网内容或者用户因倚赖本网内容造成任何损失或损害,我单位将不会负任何法律责任。如涉及版权问题,请提交至online#300.cn邮箱联系删除。
解决问题:不使用for计算两组、多个矩形两两间的iou使用numpy广播的方法,在python程序中并不建议使用for语句,python中的for语句耗时较多,
两组不同系统的打印快捷键都是不同的。mac打印快捷键为Command+P,而Windows的系统打印快捷键为Ctrl+P。 MacOSX,这是一个基于UNIX
复制代码代码如下:$(function(){varpage=1;//初始化page变量vari=2;//每版放两组图片var$pictureShow=$(".p
在对比两组数据时,大家想到的几乎都是普通的柱形图或条形图。普通的柱状图和条形图表现的是不同“数据对”之间的大小比例关系,对两组数据之间的
要做出这个效果,首先必须知道css的一个属性:text-shadow:水平位置垂直距离模糊距离阴影颜色;水平位置和垂直位置的值可以为负值可以使用两组值来实现凹凸