如何用numpy计算统计量“ t检验”
我正在寻找有关我在python中创建的模型的一些统计信息。我想对此进行t检验，但想知道是否有简单的方法可以使用numpy /
scipy进行此操作。周围有什么好的解释吗？
例如，我有三个相关的数据集，如下所示：
[55.0, 55.0, 47.0, 47.0, 55.0, 55.0, 55.0, 63.0]
现在，我想对他们进行学生的t检验。
问题答案：
在scipy.stats包中，几乎没有ttest_...函数。从这里查看示例：
>>> print 't-statistic = %6.3f pvalue = %6.4f' % stats.ttest_1samp(x, m)
t-statistic = 0.391 pvalue = 0.6955
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在Spark dataframe列中获取最大值的最佳方法 这篇文章展示了如何在表上运行聚合(distinct、min、max)，如下所示： null
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主要内容：numpy.amin() 和 numpy.amax(),numpy.ptp(),numpy.percentile(),numpy.median(),numpy.mean(),numpy.average(),方差np.var() ,标准差np.std()NumPy 提供了许多统计功能的函数，比如查找数组元素的最值、百分位数、方差以及标准差等。 numpy.amin() 和 numpy.amax() 这两个函数用于计算数组沿指定轴的最小值与最大值： amin() 沿指定的轴，查找数组中元素
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平均值 # statistics_mean.py from statistics import * data = [1, 2, 2, 5, 10, 12] print('{:0.2f}'.format(mean(data))) # statistics_mode.py from statistics import * data = [1, 2, 2, 5, 10, 12] print(m
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问题内容： 我有一些t值和自由度，想从它们中找到p值（两尾）。在现实世界中，我会在统计教科书的背面使用t检验表；如何在Python中做等效的事情？ 例如 或类似的东西。 我知道在SciPy中我是否可以做阵列，但我做不到。我只有t统计量和自由度。 问题答案： 来自 http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/stats.html 作为练习，我
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NumPy 提供了很多统计函数，例如对数组求和、用于从数组中查找最小元素，最大元素，百分位标准差和方差等。 常用的统计函数如下： 函数 说明 sum 对数组中的全部或沿着轴向的元素求和。 mean、median 求数组的算术平均值、中位数 std、var 分别为标准差和方差 min、max 最小值和最大值 argmin、argmax 分别为最小和最大元素的索引 cumsum 所有元素的累计和 cu
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