计算2dnumpy数组列的成对t检验 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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理解t检验的一个简单技巧和手动计算P值

但是理解 t 检验方程的有点棘手，尤其是考虑到 t 检验有许多不同目标的变体。在本文中的第一部分，我将使用简单的信号-噪声方式来解释t检验方程。...如果您查看 t 检验的上述变体，您会注意到的是每个公式都是一个分数，而分子都是两种平均值之间的某种差异。例如，单样本 t 检验计算总体均值 (mu) 与样本均值 (x) 之间的差值。...独立的双样本 t 检验计算两个样本的两个均值之间的差异 - X1 和 X2。我们可以将这种差异称为信号。 t 检验方程的分母代表噪声水平。...使用0.05 alpha水平进行t检验，以确定人口的真实平均身高是否为15英寸。第 1 步：建立假设。 H0：μ = 15 H1：μ≠15 第 2 步：计算检验统计量。...在大多数情况下，可以使用 R 和 Excel 等统计软件或在线计算器来查找测试的确切 p 值，但是我们了解如何手动计算能够让我们对t检验有更好的理解。

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【R语言】三种批量做T检验的方法

t检验相信大家应该都不陌生。不管是大学里面的数理与统计，还是研究生阶段的生物统计学，里面都会提到t检验。小编也给大家总结过一些统计学相关的知识 ☞统计学中数据分析方法汇总！...☞R入门教程——cookbook for R ☞R语言入门-工欲善其事必先利其器 t检验的应用场景也很多，比如我们经常做的差异表达分析就可以使用t检验来做。...当我们手上有很多基因的时候，该如何做t检验会更有效率呢？今天小编就给大家介绍三个批量做t检验的方法。...其实这里我们是做了16次t检验才得到每个基因的p值的。首先我们把16个m6a基因得表达谱读进来，最后一列为样本类型，也是我们待会做t检验时候的分组依据。...#一次性得到原始p值，FDR校正之后的p值以及转换成对应的*** result=melt(m6a_expr_type) %>% group_by(variable) %>% t_test(value

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「R」数据可视化2 : 箱形图

那么，这些值是如何被计算出来的呢？什么样的数据会被判定为逸出值呢？第一四分位数（Q1），又称较小四分位数，等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字。...逸出值，是根据四分位间距(interquartile range)进行计算的：四分位间距 = Q3-Q1 = ΔQ 在区间 Q3+1.5ΔQ, Q1-1.5ΔQ 之外的值即被视为逸出值。...箱形图怎么画 (1) 需要什么格式的数据我们需要的数据只要两列，一列为x，一列为y。本次我们使用R中提供的iris数据。 ?...具体的星号和pvalue的关系如下：ns: p > 0.05 *: p <= 0.05 **: p <= 0.01 ***: p <= 0.001 ****: p <= 0.0001 同时如果你的检验是成对的那么可以加上参数...比如我想要做一个成对的t检验：stat_compare_means(aes(label = ..p.signif..)

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R语言笔记完整版

——处理对象A是矩阵或数组，MARGIN设定待计算的维数，FUN是某些函数，如mean，sum 注：apply与其它函数不同，它并不能明显改善计算效率，因为它本身内置为循环运算。...之后可以用cor（）计算每列数据之间的相关系数，并计算距离。...dimnames=null）——数组、矩阵初始化,dim是数组各维的长度dimnames是数组维的名字，默认为空，array(1:20, dim=c(4,5))。...数组是多维的，dim属性设置维数 matrix(0, 3, 4)——0为赋初值，3行，4列，存储方式是先列后行！矩阵是二维的，用ncol和nrow设置矩阵的行数和列数。...显著性差异的检验），Wilcoxon秩和检验（非成对样本的秩次和检验）,mu是待检测参数，比如中值，paired逻辑变量，说明变量x，y是否为成对数据，exact说民是否精确计算P值，correct是逻辑变量

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R语言各种假设检验实例整理（常用）

可见P值的操作能够提高得率。解2：因为数据是成对出现的，所以采用成对数据t检验比上述的双样本均值检验更准确。...所谓成对t检验就是Zi=Xi-Yi，再对Z进行单样本均值检验 R代码： X<-c(78.1,72.4,76.2,74.3,77.4,78.4,76.0,75.5,76.7,77.3) ...；或是一个由成功数和失败数组成的二维向量。...3.2.2.列联表数据的检验例10.为了研究吸烟是否与患肺癌相关，对63位肺癌患者及43名非肺癌患者（对照组）调查了其中的吸烟人数，得到2x2列联表，如下表所示 ? ...其中x,y是观察数据构成的数据向量。alternative是备择假设，有单侧检验和双侧检验，mu待检参数，如中位数M0.paired是逻辑变量，说明变量x,y是否为成对数据。

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数学建模学习笔记（四）层次分析法（AHP）

应用场景： 1、最佳方案选取 2、评价类问题 3、指标体系的优选步骤： 1、建立层次结构模型； 2、构造判断(成对比较)矩阵； 3、层次单排序及其一致性检验； 4、层次总排序及其一致性检验...例如：第一行可以看出A=2B,A=4C,那么可以推导出B=2C，那么如果第二行的第三列不是2，就不一致，所以要一致性检验。...一致阵的性质：（转自知乎） 1、对称矩阵，主对角线都为1； 2、其转置也是一致阵； 3、各行成比例，则矩阵秩为1； 4、A的最大特征根(值)为 n，其余的n-1个特征根均等于0； 5、A的任一列...1、有大牛将整个计算过程浓缩成软件 AHP软件 2、matlab实现使用方法（1）构造判断矩阵A （2）将下文代码复制粘贴到Matlab中即可例如：A=[1 3 5;0.33 1 3;0.2...D(pos,pos); disp('准则层特征向量w=');disp(w);disp('准则层最大特征根t=');disp(t); %以下是一致性检验 CI=(t-n)/(n-1);RI=[0 0 0.52

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【Excel系列】Excel数据分析：假设检验

Excel数据分析工具库中假设检验含5个知识点： Z-检验：双样本均值差检验 T-检验：平均值的成对二样本检验 T-检验：双样本等方差假设 T-检验：双样本异方差假设 F检验：双样本方差检验 Z检验：双样本平均差检验...Z检验工具的使用例：对如下两样本标准差均为10，试以0.05的显著水平检验两样本均值是否相等。 ? （1）在EXCEL中输入数据（图 7‑2 A:C列）。...t检验：成对双样本平均值 t检验：成对双样本平均值检验概述（1）假设条件两个总体配对差值构成的总体服从正态分布配对差是由总体差随机抽样得来的数据配对或匹配（重复测量（前/后））（2）检验统计量及其分布...t检验：成对双样本平均值工具的应用例：对如下成对数据检验X的均值是否大于Y的均值。 ? 图 8‑1 数据资料（1）数据｜分析｜数据分析｜t检验：成对双样本平均值，弹出对话框并设置如下： ?...图 9‑1 数据资料（1）数据｜分析｜数据分析｜t检验：成对双样本平均值，弹出对话框并设置如下： ?

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（数据科学学习手札19）R中基本统计分析技巧总结

同样地，在R中完成这个任务有若干种方法：利用aggregate()来对数据数组求描述性统计量： aggregate(data,by,fun)，其中data为待考察的数据所在的数据框，至少有两列，其中一列为分组依据的类别型数据...()函数来创建SPSS风格的二维列联表： CrossTable()函数有很多选项，可以做许多事情：计算（行、列、单元格）的百分比；指定小数位数；进行卡方、Fisher和McNemar独立性检验；计算期望和的残差...（遇到缺失数据时，相关系数的计算结果将被设为missing）、complete.obs（行删除）以及pairwise.complete.obs（成对删除）;method指定相关系数的类型，可选类型有pearson...用以指定要计算的相关类型（'pearson'、'kendall'、'spearman'）： > #以鸢尾花第2,4列数据作为条件变量来计算第1,3列数据的偏相关系数 > cor.test(iris[,1...检验两组样本是否有明显区别，常用t检验： 6.1 独立样本的t检验利用t.test(x,y)来进行t检验，原假设是两个样本来自同一总体，p值小于α时拒绝原假设： > t.test(iris[,1],

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R语言_基本统计分析

；新工艺是否比旧工艺制造的不合格产品更少 #独立样本的t检验 #假设：两个总体的均值相等，并且从正态总体中取得 #下面进行假设方差不等的双侧检验，比较南方和非南方的监禁概率 #可以拒绝相同监禁概率的假设...，因为p<0.01 library(MASS) t.test(Prob~So,data=UScrime) #非独立样本的t检验 #假设：组件的差异呈现正态分布 #P值反映了如果实际均值相等，那么获得一个差异如此大的样本的概率小于...(U1,U2,paired=TRUE)) #多于两组的情况 #假设数据从正态总体中独立抽样而得 ANOVA分析 #组件差异的非参数检验 #如果数据无法满足t检验或者anova的参数假设，一般采用非参数方法...来评估观测是否是从相同概率分布中抽的 #即：在一个总体中获得更高得分的概率是否比另一个总体更大 #评价：是非独立样本t检验的一种非参数替代方法。适用于两组成对数据和无法保证正态性假设的情景。...#当t检验的假设合理时，参数检验的功效更强（更容易发现存在的差异）。

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SPSS实战：单因素方差分析（ANOVA）

，选项组中含有4个复选框：塔姆黑尼T2，选中该复选框，表示输出基于t检验的保守成对比较结果。...邓尼特T3，选中该复选框，表示执行学生化最大值模数的成对比较检验。盖姆斯-豪厄尔，选中该复选框，表示执行方差不齐的成对比较检验，且该方法比较常用。...邓尼特C，选中该复选框，表示执行基于学生化范围的成对比较检验。...③方差齐性检验：即莱文方差齐性检验。 ④布朗-福塞斯：表示计算布朗-福塞斯统计量以检验组均值是否相等，特别是当莱文方差齐性检验显示方差不等时，该统计量优于F统计量。...⑤韦尔奇：计算Welch统计量以检验组均值是否相等，与布朗-福塞斯类似，当莱文方差齐性检验显示方差不等时，该统计量优于F统计量。

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案例实战 | 逻辑回归实现客户流失预测

(observed=cross_table.iloc[:2, :2])) # iloc 是因为 cross_table 添加了 margin 参数，也就是在最后一行和最后一列都显示 all， ## 卡方检验的时候我们只需要传入类别列即可...，无需总列 # 发现检验结果还是比较显著的，说明 posTrend 这个变量有价值建模流程一元逻辑回归拆分测试集与训练集 train = churn.sample(frac=0.7, random_state...# 计算一下模型预测的准度如何 acc = sum(test['prediction'] == test['churn']) / np.float(len(test)) print(f'The accuracy..., vif(df=exog, col_i=i)) # 按照一般规则，大于10的就算全部超标，通常成对出现，只需要删除成对出现的一个即可。...vif(df=exog, col_i=i)) 再次进行建模与模型精度的检验重复一元逻辑回归的步骤即可。

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「R」基本统计分析

basic=T计算其中所有值、空值、缺失值的数量，以及最大值、最小值、值域还有总和。desc=T计算中位数、平均数、平均数的标准误、平均数置信度为95%的置信区间、方差、标准差以及变异系数。...Fisher精确检验使用fisher.test()函数进行Fisher精确检验，Fisher检验的原假设是：边界固定的列联表中行和列是相互独立的。...独立样本t检验针对两组的独立样本t检验可以用于检验两个总体的均值相等的假设。这里假设两组数据是独立的，并且从正态总体中抽得。...组间差异的非参数检验如果数据无法满足t检验或ANOVA的参数假设，可以转向非参数检验。...Wilcoxon符号秩和检验是非独立样本t检验的一种非参数替代方法。它适用于两组成对数据和无法保证正态性假设的情境。

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t检验的工作原理和在Python中的实现

结果是两个相同大小的样本，其中每个样本中的观察是相关的或者成对的。相关样本的t检验称为成对t检验。计算成对t检验的计算与独立样本的情况类似。主要区别在于分母的计算。...]) for i in n 然后我们可以将sd计算为： sd = sqrt((d1 - (d2**2 / n)) / (n - 1)) 实现我们可以直接在Python中实现成对t检验的计算。...，以计算成对t检验。...我们将使用这些值来验证我们成对t检验函数的计算。 Statistics=-2.372, p=0.020 我们现在可以检验自己成对t检验的实现。...运行该示例计算成对t检验。计算出的t统计量和p值与我们期望的SciPy库实现相匹配。这表明实现是正确的。用临界值解释t检验统计量，用显著性水平解释p值，均得到显著结果，拒绝了均值相等的零假设。

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R语言常见函数知识点梳理与解析 | 精选分析

（） 11、sign（）符号函数 12、%in% 检验x是否为集合y中的元素（x%in%y ） 13、ls( )用来列出现存的所有对象常见函数列表 14、数据管理相关 15、字符串处理函数 16、因子...12、%in% 检验x是否为集合y中的元素（x%in%y ） > y <- c(1,3,5) > 5%in%y [1] TRUE > 4%in%y [1] FALSE 13、ls( )用来列出现存的所有对象...array：建立数组 matrix：生成矩阵 data.matrix：把数据框转换为数值型矩阵 lower.tri：矩阵的下三角部分 mat.or.vec：生成矩阵或向量 t：矩阵转置 cbind：把列合并为矩阵...rbind：把行合并为矩阵 diag：矩阵对角元素向量或生成对角矩阵 aperm：数组转置 nrow, ncol：计算数组的行数和列数 dim：对象的维向量 dimnames：对象的维名 row/colnames...”数组应用函数 sweep：计算数组的概括统计量 aggregate：计算数据子集的概括统计量 scale：矩阵标准化 matplot：对矩阵各列绘图 cor：相关阵或协差阵 Contrast：对照矩阵

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Python中的统计假设检验速查表

假设用于计算列联表的观察是独立的。列联表的每个单元格中有25个或更多个实例。解释 H0：两个样本是独立的。 H1：样本之间存在依赖关系。...T检验（STUDENT’S T-TEST）检验两个独立样本的均值是否存在显著差异。假设每个样本中的观察是独立同分布的（iid）。每个样本的观察都是正态分布的。...配对T检验（PAIRED STUDENT’S T-TEST）检验两个配对样本的均值是否存在显著差异。...假设每个样本中的观察是独立同分布的（iid）。每个样本的观察都是正态分布的。每个样本中的观察具有相同的方差。每个样本的观察结果是成对的。解释 H0：样本的均值相等。...假设每个样本中的观察是独立同分布的（iid）。每个样本的观察都是正态分布的。每个样本中的观察具有相同的方差。每个样本的观察是成对的。解释 H0：样本的均值相等。

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机器学习之线性回归：OLS 无偏估计及相关性python分析

在实战中，我们发现如果它近似为奇异矩阵，然后再利用最小二乘法（OLS）去计算权重参数会出现bug。出现的是什么bug？在OLS算法的基础上应该怎么进行优化解决这个bug呢？...如果质检员一个一个地检验这些零部件，想要在10分钟内完成对1000个零件的检验，基本是不可能的。...输入了一个矩阵 x，假定只有1个特征项，这样连上偏置项，x含有2列，再假定手上有2个样本，因此 x 是 2*2 的矩阵。...它是线性相关的，x转置后得到 xt，xt的元素修改一个元素值，这样xt*x得到的矩阵为近似相关性矩阵，再求逆后看到得到一个如下数组，可以看到这个数组的元素值非常大！...想办法调整线性相关列的权重参数，让原来线性相关的列变得不那么线性相关了，或者甚至直接过滤掉其中的某些列，都是可以解决这类多重线性相关问题的，这类算法早就被别人想到了，它们不就是 Ridge regression

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基于matlab的方差分析_方差分析结果怎么看

=ss/df 第五列为F检验统计量的观测值，它是组间均方与组内均方的比值第六列为检验的p值，是根据F检验统计量的分布提出的。...输出参数group可以是字符串数组或字符串元胞数组，用来指定每组的组名，X的每一列对应一个组名称字符串，在箱线图中，组名字符串被作为箱线图的标签。...可用的方法有Tukey-Kramer法（默认情况）、最小显著差法（LSD法）、Bonferron t检验法、Dunn-Sidak法和Scheffe法 ‘dimension’ 正整数向量对于多因素方差分析的比较检验...返回方差分析计算中的主效应和交互效应矩阵terms。...p=kruskalwallis(X,group) 当X是一个矩阵时，用group参数（一个字符数组或字符串元胞数组）设定箱线图的标签，group的每一行（或每个元胞）与X的每一列对应，也就是说group

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常用统计检验的Python实现

注意：卡方检验仅针对分类变量用于计算列联表的观察是独立的。列联表的每个单元格中有25个或更多个实例。...：单样本T检验单样本t检验是样本均值与总体均值的比较问题。...：配对T检验配对样本均数T检验简称配对T检验(paired t test), 又称非独立两样本均数t检验，适用于配对设计计量资料均数的比较，其比较目的是检验两相关样本均数所代表的未知总体均数是否有差别...与独立样本T检验相比，配对样本T检验要求样本是配对的。两个样本的样本量要相同；样本先后的顺序是一一对应的。...基本假定：每个样本中的观察是独立同分布的每个样本的观察都是正态分布的每个样本中的观察具有相同的方差每个样本的观察结果是成对的检验原假设：样本均值无差异(μ=μ0) Python命令stats.ttest_rel

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数据科学和人工智能技术笔记二十一、统计学

创建 20 个观测的列表，从均值为 0， # 标准差为 1.5 的正态分布中随机抽取 y = np.random.normal(0, 1.5, 20) 单样本双边 T 检验想象一下单样本 T 检验，...如果标志靠近山丘的底部或更远，则 t 检验的 p 值将低于0.05。...双样本非配对等方差双边 T 检验想象一下单样本 T 检验，并根据标准差绘制两个（正态形状的）山丘，以它们的均值为中心，并根据他们的标准差绘制它们的“平坦度”（个体延展度）。...T 检验考察了两座山丘重叠的程度。它们基本上是彼此覆盖的吗？山丘的底部几乎没有碰到吗？如果山丘的尾部刚刚重叠或根本不重叠，则 t 检验的 p 值将低于 0.05。...检验当我们采集重复样本，并且想要考虑我们正在测试的两个分布是成对的这一事实时，使用配对 T 检验。

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【Python环境】Python数据分析入门

具体内容如下：数据导入导入本地的或者web端的CSV文件；数据变换；数据统计描述；假设检验单样本t检验；可视化；创建自定义函数。...ttest_1samp实现了单样本t检验。...) # OUTPUT (-1.1281738488299586, 0.26270472069109496) 返回下述值组成的元祖： t : 浮点或数组类型 t 统计量 prob : 浮点或数组类型...t统计量，第二个数组则是相应的p值。...这有一个我们之前博文的例子：产生10个正态分布样本，其中 ? 和 ? 基于95%的置信度，计算 ? 和 ?

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