Виконання t-Тесту в Python
Щоб провести t-тест у Python, потрібно лише вказати альтернативну гіпотезу та зазначити, чи є дисперсії приблизно однаковими (гомогенними).
Функція ttest_ind() з модуля scipy.stats виконує решту. Нижче наведено синтаксис:
st.ttest_ind(a, b, equal_var=True, alternative='two-sided')
Параметри:
a— перша вибірка;b— друга вибірка;equal_var— встановітьTrue, якщо дисперсії приблизно однакові, іFalse, якщо ні;alternative— тип альтернативної гіпотези:'two-sided'— означає, що середні значення не рівні;'less'— означає, що перше середнє менше за друге;'greater'— означає, що перше середнє більше за друге.
Повертає:
statistic— значення t-статистики;pvalue— p-значення.
Основна увага приділяється p-value. Якщо p-value менше за α (зазвичай 0.05), t-статистика потрапляє у критичну область, що призводить до прийняття альтернативної гіпотези. Якщо p-value більше за α, приймається нульова гіпотеза, що вказує на рівність середніх значень.
Нижче наведено приклад застосування t-тесту до набору даних із зростом:
123456789101112131415import pandas as pd import scipy.stats as st # Load the data male = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/Testing2.0/male.csv').squeeze() female = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/Testing2.0/female.csv').squeeze() # Apply t-test t_stat, pvalue = st.ttest_ind(male, female, equal_var=True, alternative="greater") if pvalue > 0.05: # Check if we should support or not the null hypothesis if pvalue > 0.05: print("We support the null hypothesis, the mean values are equal") else: print("We reject the null hypothesis, males are taller")
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Awesome!
Completion rate improved to 2.63Виконання t-Тесту в Python
Свайпніть щоб показати меню
Щоб провести t-тест у Python, потрібно лише вказати альтернативну гіпотезу та зазначити, чи є дисперсії приблизно однаковими (гомогенними).
Функція ttest_ind() з модуля scipy.stats виконує решту. Нижче наведено синтаксис:
st.ttest_ind(a, b, equal_var=True, alternative='two-sided')
Параметри:
a— перша вибірка;b— друга вибірка;equal_var— встановітьTrue, якщо дисперсії приблизно однакові, іFalse, якщо ні;alternative— тип альтернативної гіпотези:'two-sided'— означає, що середні значення не рівні;'less'— означає, що перше середнє менше за друге;'greater'— означає, що перше середнє більше за друге.
Повертає:
statistic— значення t-статистики;pvalue— p-значення.
Основна увага приділяється p-value. Якщо p-value менше за α (зазвичай 0.05), t-статистика потрапляє у критичну область, що призводить до прийняття альтернативної гіпотези. Якщо p-value більше за α, приймається нульова гіпотеза, що вказує на рівність середніх значень.
Нижче наведено приклад застосування t-тесту до набору даних із зростом:
123456789101112131415import pandas as pd import scipy.stats as st # Load the data male = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/Testing2.0/male.csv').squeeze() female = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/Testing2.0/female.csv').squeeze() # Apply t-test t_stat, pvalue = st.ttest_ind(male, female, equal_var=True, alternative="greater") if pvalue > 0.05: # Check if we should support or not the null hypothesis if pvalue > 0.05: print("We support the null hypothesis, the mean values are equal") else: print("We reject the null hypothesis, males are taller")
Дякуємо за ваш відгук!
