来自t统计量的Python p值
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
t-lookup(5, 7) = 0.00245 或类似的东西。
我知道在SciPy中我是否可以做阵列scipy.stats.ttest_ind，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，我们也可以不使用提供的函数而直接计算ttest，该函数应该给我们相同的答案，所以它做到了：
tt = (sm-m)/np.sqrt(sv/float(n)) # t-statistic for mean
pval = stats.t.sf(np.abs(tt), n-1)*2 # two-sided pvalue = Prob(abs(t)>tt)
print 't-statistic = %6.3f pvalue = %6.4f' % (tt, pval)
t-statistic = 0.391 pvalue = 0.6955
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问题内容： 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： 现在，我想对他们进行学生的t检验。 问题答案： 在scipy.stats包中，几乎没有函数。从这里查看示例：
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可以统计当前客户所有号码情况，并且包含不同生命周期状态的卡数量及开机、停机、销户的数量及比例。 （总号码数=测试期号码数+沉默期号码数+计费期号码数） （计费期号码数=开机号码数+停机号码数+销户号码数） 另外可以统计昨日新增/7日新增/30日新增，昨日流失/7日流失/30日流失数量、曲线图及详细表。
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