Hướng dẫn statistical significance test in python - kiểm tra ý nghĩa thống kê trong python
Kiểm tra ý nghĩa thống kê là gì?Trong thống kê, ý nghĩa thống kê có nghĩa là kết quả được tạo ra có lý do đằng sau nó, nó không được sản xuất ngẫu nhiên hoặc tình cờ. Show
SCIPY cung cấp cho chúng tôi một mô -đun gọi là Dưới đây là một số kỹ thuật và từ khóa quan trọng khi thực hiện các bài kiểm tra như vậy: Giả thuyết trong thống kêGiả thuyết là một giả định về một tham số trong dân số. Giả thuyết nullNó giả định rằng quan sát không có ý nghĩa thống kê. Giả thuyết thay thếNó giả định rằng các quan sát là do một số lý do. Đó là sự thay thế cho giả thuyết null. Example: Để đánh giá một học sinh, chúng tôi sẽ thực hiện: "Học sinh tệ hơn mức trung bình" - như một giả thuyết khống và: "Học sinh tốt hơn mức trung bình" - như một giả thuyết thay thế. Một bài kiểm tra đuôiKhi giả thuyết của chúng tôi chỉ kiểm tra một mặt của giá trị, nó được gọi là "một bài kiểm tra đuôi". Example: Đối với giả thuyết null: "Giá trị trung bình bằng K", chúng ta có thể có giả thuyết thay thế: "Giá trị trung bình ít hơn k", hoặc: "Giá trị trung bình lớn hơn K" Hai bài kiểm tra đuôiKhi giả thuyết của chúng tôi là kiểm tra cho cả hai mặt của các giá trị. Example: Đối với giả thuyết null: "Giá trị trung bình bằng K", chúng ta có thể có giả thuyết thay thế: "Giá trị trung bình ít hơn k", hoặc: "Giá trị trung bình lớn hơn K" Hai bài kiểm tra đuôiKhi giả thuyết của chúng tôi là kiểm tra cho cả hai mặt của các giá trị. Example: "Giá trị trung bình không bằng k" Trong trường hợp này, giá trị trung bình nhỏ hơn, hoặc lớn hơn K và cả hai bên sẽ được kiểm tra. Giá trị alphaGiá trị alpha là mức độ ý nghĩa. Làm thế nào gần các thái cực, dữ liệu phải đối với giả thuyết null bị từ chối. Nó thường được lấy là 0,01, 0,05 hoặc 0,1. T-TestGiá trị p Giá trị P cho biết dữ liệu thực sự gần đến mức độ cực cao. Giá trị p và giá trị alpha được so sánh để thiết lập ý nghĩa thống kê. Nếu p giá trịCác thử nghiệm t được sử dụng để xác định xem có sự bảo vệ đáng kể giữa các phương tiện của hai biến và cho chúng tôi biết nếu chúng thuộc cùng một phân phối. Đó là một bài kiểm tra hai đuôi. Hàm Thí dụ Tìm nếu các giá trị đã cho V1 và V2 từ cùng một phân phối: Result:Ttest_indResult(statistic=0.40833510339674095, pvalue=0.68346891833752133) Nhập Numpy dưới dạng NP từ scipy.stats nhập ttest_ind v1 = np.random.nqual (size = 100) v2 = np.random.nmal (size = 100) Nếu p giá trịCác thử nghiệm t được sử dụng để xác định xem có sự bảo vệ đáng kể giữa các phương tiện của hai biến và cho chúng tôi biết nếu chúng thuộc cùng một phân phối. Tìm nếu các giá trị đã cho V1 và V2 từ cùng một phân phối: Result:0.68346891833752133 Nhập Numpy dưới dạng NP từ scipy.stats nhập ttest_ind KS-Testv1 = np.random.nqual (size = 100) v2 = np.random.nmal (size = 100) res = ttest_ind (v1, v2) in (res)CDF can be either a string or a callable function that returns the probability. Hãy tự mình thử » Nếu bạn chỉ muốn trả lại giá trị P, hãy sử dụng thuộc tính Nếu p giá trịCác thử nghiệm t được sử dụng để xác định xem có sự bảo vệ đáng kể giữa các phương tiện của hai biến và cho chúng tôi biết nếu chúng thuộc cùng một phân phối. Đó là một bài kiểm tra hai đuôi. Hàm Thí dụ Tìm nếu các giá trị đã cho V1 và V2 từ cùng một phân phối: Result:KstestResult(statistic=0.047798701221956841, pvalue=0.97630967161777515) Nhập Numpy dưới dạng NP từ scipy.stats nhập ttest_ind v1 = np.random.nqual (size = 100) v2 = np.random.nmal (size = 100)res = ttest_ind (v1, v2) in (res)
Nếu p giá trịCác thử nghiệm t được sử dụng để xác định xem có sự bảo vệ đáng kể giữa các phương tiện của hai biến và cho chúng tôi biết nếu chúng thuộc cùng một phân phối. Đó là một bài kiểm tra hai đuôi. Hàm Tìm nếu các giá trị đã cho V1 và V2 từ cùng một phân phối: Result: DescribeResult(
nobs=100,
minmax=(-2.0991855456740121, 2.1304142707414964),
mean=0.11503747689121079,
variance=0.99418092655064605,
skewness=0.013953400984243667,
kurtosis=-0.671060517912661
)
Nhập Numpy dưới dạng NP từ scipy.stats nhập ttest_ind v1 = np.random.nqual (size = 100) v2 = np.random.nmal (size = 100)res = ttest_ind (v1, v2) in (res) Hãy tự mình thử » Skewness:Nếu bạn chỉ muốn trả lại giá trị P, hãy sử dụng thuộc tính ... res = ttest_ind (v1, v2) .pvalue Kiểm tra KS được sử dụng để kiểm tra xem các giá trị được đưa ra theo phân phối. Hàm lấy giá trị để được kiểm tra và CDF làm hai tham số. Kurtosis:CDF có thể là một chuỗi hoặc hàm có thể gọi được trả về xác suất. Nó có thể được sử dụng như một bài kiểm tra đuôi hoặc hai đuôi. Theo mặc định, nó là hai đuôi. Chúng ta có thể vượt qua tham số thay thế như một chuỗi của một trong hai mặt, ít hơn hoặc lớn hơn. Nếu p giá trịCác thử nghiệm t được sử dụng để xác định xem có sự bảo vệ đáng kể giữa các phương tiện của hai biến và cho chúng tôi biết nếu chúng thuộc cùng một phân phối. Đó là một bài kiểm tra hai đuôi. Hàm Thí dụ Result:0.11168446328610283 -0.1879320563260931 Nhập Numpy dưới dạng NP từ scipy.stats nhập ttest_ind Nếu p giá trịCác thử nghiệm t được sử dụng để xác định xem có sự bảo vệ đáng kể giữa các phương tiện của hai biến và cho chúng tôi biết nếu chúng thuộc cùng một phân phối. Đó là một bài kiểm tra hai đuôi. Hàm Thí dụ Result:NormaltestResult(statistic=4.4783745697002848, pvalue=0.10654505998635538) Nhập Numpy dưới dạng NP từ scipy.stats nhập ttest_ind v1 = np.random.nqual (size = 100) v2 = np.random.nmal (size = 100)Exercise:res = ttest_ind (v1, v2) import numpy as np from scipy.stats import skew, kurtosis v = np.random.normal(size=100) print((v)) in (res) Ý nghĩa thống kê trong Python là gì?Alpha, mức ý nghĩa, là xác suất bạn sẽ phạm sai lầm khi từ chối giả thuyết khống khi thực tế đó là sự thật.Nếu giá trị pthe probability that you will make the mistake of rejecting the null hypothesis when in fact it is true. If p-value <= alpha we reject the null hypothesis and say that the data is statistically significant.
Kiểm tra ý nghĩa thống kê là gì?Các thử nghiệm t là các thử nghiệm cho ý nghĩa thống kê được sử dụng với dữ liệu cấp độ và tỷ lệ. are tests for statistical significance that are used with interval and ratio level data.
Bài kiểm tra Z trong Python là gì?Một thử nghiệm thống kê được gọi là thử nghiệm Z được chạy trên dữ liệu phù hợp với phân phối bình thường, tức là, đối với dữ liệu không bị sai lệch.Thử nghiệm Z có thể được áp dụng để kiểm tra sự khác biệt về tỷ lệ giữa hai mẫu hoặc thậm chí một mẫu để đánh giá các giả thuyết.run on data that roughly fit the normal distribution, i.e., for data that is not skewed. The z-test can be applied to test differences in proportions between two samples or even one sample for assessing hypotheses. |
