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我正在寻找一种方法来“阻止”t测试，这将允许我在每个主题上使用三个度量，而不是仅仅平均它们。
问题是：我的测量方法有(本质上)很大的误差，所以我测量了相同的主题三次来解释这个错误(技术三重)。在线性混合效应模型中，我通常会阻止我的ANOVA，或者将主题和技术的重复考虑为随机效应，以便考虑到测量的性质。
然而，在这种情况下，我只有治疗(5人，每个受试者3次测量= 15)和控制(7*3 = 21)，所以t检验将更充分，但我无法找到“阻止”t检验的方法。配对t检验是不适用的，因为治疗不适用于相同的对象(这是不可能的)，而且正常的t检验不考虑重复中的错误。在R中有函数可以这样做吗？
浏览 3提问于2014-04-28得票数 2
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我想估计一下我所拥有的一组数据的平均值。
我有1000个数据点，我在某个地方读到，如果你的样本小于30，你应该使用t分数，否则使用z分数。
下面是我使用的代码
def mean_confidence_interval(data,confidence = 0.95):
from numpy import mean,array
import scipy as sp
import scipy.stats
a = array(data)
n = len(a)
m, se = mean(a), scipy.stats.sem(a)
h = s
浏览 2提问于2015-07-05得票数 3
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在Python语言中，我使用SciPy进行一个样本测试：
from scipy import stats
one_sample_data = [177.3, 182.7, 169.6, 176.3, 180.3, 179.4, 178.5, 177.2, 181.8, 176.5]
one_sample = stats.ttest_1samp(one_sample_data, 175.3)
这是一个双尾测试，但我在scipy.stats.ttest_1samp中看不到进行单尾测试的选项。
在R中，如果我使用的是t.test()，我会简单地设置alternative="less
浏览 2提问于2017-07-06得票数 4
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在python包中是否有t测试，您可以在其中测试差异？如果有你怎么用的呢？
例如，测试两个向量：
a=np.random.randn(5, 7)
b=np.random.randn(5, 7)
我在状态模型中找到了t检验: ttest_ind。但是，我想指定要测试的差异，这不能传递到ttest_ind函数中。有人知道其他方法吗？
浏览 7提问于2013-12-19得票数 0
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我正在尝试运行两个样本的t检验，以确定处理组和对照组之间的差异。数据未配对。当我子集我的原始数据帧时，我发现我的样本大小不相等(手动不是问题，但R似乎使其成为问题)。下面是我的代码：
CG<-subset(data,treat=="Control")
TG<-subset(data,treat!="Control")
agep <-t.test(CG$age~TG$age)$p.value
我得到的错误如下：
Error in model.frame.default(formula = CG$age ~ TG$age) :
variable
浏览 3提问于2018-10-15得票数 2
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预聚合数据的正态性检验
、、、、
使用spark I聚合每个组(队列)的数据，以仅包含平均值、标准差和方差。 现在，在使用python的第二步中，我想测试正态性(https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.normaltest.html)，然后使用t-测试stats.ttest_ind或stats.wilcoxon等级测试进行显著性测试。 然而，所有这些方法都希望数据以面向记录的原始值的形式输入。如何将它们与预聚合的数据一起使用？
浏览 21提问于2019-09-06得票数 0
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Python文档指出，这是一个双尾测试，但是对于它是什么样的测试没有任何评论。是T测试，Z测试，F测试.
谢谢
浏览 2提问于2016-08-10得票数 1
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假设我有这两种型号
dat1 <- data.frame(x=factor(c(1,2,1,1,2,2)),y=c(2,5,2,1,7,9))
dat2 <- data.frame(x=factor(c(1,2,1,1,2,2)),y=c(3,3,4,3,4,2))
mod1 <- lm(y~x,data=dat1)
mod2 <- lm(y~x, data=dat2)
并计算各模型中x水平之间的t检验。
t1 <- pairs(emmeans(mod1, ~x))
t2 <- pairs(emmeans(mod2, ~x))
我如何评估这两种模式在这种对
浏览 0提问于2019-04-26得票数 0
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我在python中保存了一组一维数据。利用gaussian_kde函数可以得到概率密度函数。我想知道返回的分布是否与理论分布(如正态分布)相匹配。为此，我可以使用KL散度吗？如果是这样的话，我如何使用python来做到这一点呢？
这是我的python代码，可以得到概率密度函数。
array = np.array(values)
KDEpdf = gaussian_kde(array)
x = np.linspace(0, 50, 1500)
kdepdf = KDEpdf.evaluate(x)
plt.plot(x, kdepdf, label="", color="
浏览 0提问于2018-07-26得票数 0
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我有来自三个不同来源(医院)的配对t检验的数据摘要，这意味着我没有全部样本数据。我要进行配对t检验的是平均值(每个配对样本数据的差异)。
数据看起来像下面的表格(每行都是一个病人)，我有mean(diff)和sd(diff)。
有什么功能，我可以很容易地进行配对t检验，并得到95%的CI？由于病人的隐私问题，没有办法获得整个数据集。
3 months 6 months diff
1 3 -2
2 1 1
5 9 -4
浏览 0提问于2018-12-04得票数 1
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我试图确定在sci-py中默认的t-测试是Welch的t-测试还是学生的t-test。我哪儿也找不到答案。我使用下面的代码来进行t测试分析。如果不是韦尔奇的，有人能告诉我怎么做韦尔奇的吗
t_test = scipy.stats.ttest_ind(a, b, axis=0)
谢谢艾玛
浏览 0提问于2018-05-27得票数 4
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作为初学者，我正在用Python做我的第一个项目。
我想试着确定Logit回归中的两个系数是否彼此有显着不同。具体地说，我正在尝试进行Wald测试，我想知道在运行logit回归之后如何计算/显示参数的方差-协方差矩阵。
我已经在R中找到了如何做到这一点的代码和说明，并希望在Python中得到一些帮助。我使用的是与示例答案相同的UCLA数据：
在R中运行我想要的代码的答案如下：“所以我们还需要βgreβgre和βgpaβgpa的协方差。运行逻辑回归后，可以使用vcov命令提取方差-协方差矩阵: var.mat <- vcov(mylogit)c("gre"，"gpa
浏览 12提问于2018-02-23得票数 0
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我有以下数据集，我已经为其编写了一些代码来进行置换测试
df <- read.table(text="Group var1 var2 var3 var4 var5
1 3 5 7 3 7
1 3 7 5 9 6
1 5 2 6 7 6
1 9 5 7 0 8
1 2 4 5 7 8
1 2 3 1 6 4
2 4
浏览 9提问于2014-02-27得票数 1
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我想要创建一个问题列表，以确定问题是否有多个正确答案，我使用复选框字段：
<div>
<%= ff.label :multi_correct, t(".multi"), class: "field-label" %>
<%= ff.check_box :multi_correct %>
</div>
这是我的问题模型
class Question < ApplicationRecord
...
enum multi_correct: {no: 0, yes: 1}
end
当我提交表单时，它返回一
浏览 11提问于2018-08-12得票数 3
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我试图在ssh上安装一个远程主机的python3。我没有根访问权限。安装工作完成时：
wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.0/Python-3.7.0.tgz
tar xvzf Python-3.4.3.tgz
./configure --prefix=$HOME/.local
make
make install
这将安装Python 3，但是在安装结束时会发生以下错误：
File "/home/someusername/Python-3.7.0/Lib/ctypes/__init__.py", line 7, in
浏览 0提问于2018-07-23得票数 4
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在statsmodels摘要中，P>|t|和t对于变量的含义是什么？
coef std err t P>|t| [95.0% Conf. Int.]
Intercept 7.0326 0.458 15.360 0.000 6.130 7.935
TV 0.0475 0.003 17.668 0.000 0.042 0.053
浏览 0提问于2017-11-13得票数 6
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三组假设检验
、、、、
根据这些数据，A、B和C组的平均销售额在统计上是否相同？
我在AB，BC，CA上做了t.test。对于CA，p值>0.05，所以我得出结论，对于CA，我们不能拒绝零假设，而且平均值可能是相同的。
H1-替代假说-- 36-45组和46-50组之间的均值差异并不等于0。
我的问题是-我做得对吗?还是有其他方法来检验三组的假设？
浏览 15提问于2022-12-03得票数 0
我有一个dataframe，它有一个列TaskName，它包含各种任务字符串。我还有一个字典，其中键是我想要匹配的类别，值是识别类别的子字符串列表。TaskName的每个记录都包含其中一个字典值(一旦应用了.lower() )，但是我很难找到解决这个问题的有效方法。dataframe大约有100,000行，我能想出的唯一解决方案涉及嵌套的for循环和if语句，这些语句需要很长时间才能处理(超过10分钟)。如何有效地使用相应的catDict键填充df的类别列？
df = pd.DataFrame({'JobId': [123,456,789],
浏览 6提问于2022-01-14得票数 0
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我有一个数据帧，我试图在每一行上应用T-test，但它给了我nan。
代码：
from scipy.stats import ttest_ind, ttest_rel
import pandas as pd
df_stat = df_stat[['day', 'hour', 'CallerObjectId', 'signals_normalized', 'presence_normalized']]
def ttest(a, b):
t = ttest_ind(a, b)
return t
d
浏览 1提问于2021-04-27得票数 0
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在Python statsmodel中，在OLS模型上调用summary()会给出等于零的系数的p值。有没有办法测试系数是否等于某个非零值？
表明，offset()可以在R中用于此目的。
浏览 4提问于2020-02-18得票数 2
我想使用ggpaired from ggpubr绘制一个盒子图，以比较以下数据帧的两种情况。因此，您可以看到csv由来自3个实验(E2020-36，E2021-04，E2021-06)的3个数据对(-FLS，UT)组成。P值的计算是使用stat_compare_means完成的，但是，当我运行成对的t-test时，我感觉错误的值是成对的。当我运行不成对的测试时，p= 0.032。当我运行配对T检验时，p= 0.094。然而，在我看来，配对t-test适合于这种计算，因为要比较的配对来自3个独立的生物重复。因此，这应该会导致更低的p值，而不是更高的p值。也许有人能帮我解释一下这里发生了什么.
谢
浏览 3提问于2021-02-16得票数 0
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Python:统计T-test
、、、、
我正在使用python 3.6在一个数据集上运行一些统计测试。我试图完成的是在数据集和趋势线之间运行t检验，以确定统计显著性。我使用scipy来做这件事，但是我不确定我应该在测试中包括哪些变量来获得我需要的结果。
到目前为止，我的代码如下：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
p = np.load('data.npy')
#0=1901
start=0
end=100
plt.figure()
plt.plot(a,annualmean, '-&#
浏览 24提问于2017-06-24得票数 0
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如果你想知道两个不同的群体(假设A和B)在态度上是否存在显着差异。我从A中抽取了31个样本，并从33个B中抽取了一个样本。鉴于以下事实，这两个样本是相互独立的：
1)我需要运行一个样本还是两个样本测试，为什么?2)考虑到样本大小，我应该运行T测试还是Z测试，为什么? 3)它是单尾测试还是双尾测试，为什么？
浏览 0提问于2016-11-09得票数 0
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我已经在谷歌上搜索过了，但是找不到python的内置Dixon's Q-test。我知道R有一个，但我的问题是我有多达9个位置，每个位置都有一个仪器获取读数，为一个时间实例报告一个值(我们称之为fluff)。由于我们不会深入讨论的原因，如果仪器出现严重故障，数据将存储为fluff=-999。此外，如果风吹错了等等，仪器可能会收到疯狂的读数。我想做的是对数据进行Dixon's Q检验，看看某个位置的读数是否应该被丢弃，而不是用来计算数据的其他统计数据。也许这会有帮助..。
Data[location][time]是一种字典词典。
for t in Time:
L
浏览 1提问于2013-04-17得票数 2
T-test只产生了一个output...but，我想要10个t-test。每个t-test都应该将列表中的10个值中的每一个都与0进行比较。
我已经尝试过以下几种方法：
import scipy
from scipy import stats
list2=[0.10415380403918414, 0.09142102934943379, 0.08340408682911706, 0.07791383429638124, 0.0738177221067812, 0.07111840615962706, 0.0673345711222398, 0.06431875318226271, 0.06
浏览 6提问于2019-03-27得票数 0
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对于scipy.stats.ttest_ind，我认为将permutations参数设置为任何正数将导致执行置换测试。我还认为，如果进行置换测试，将不会对这两个种群的方差作出任何假设，因此equal_var参数应该被忽略。
我发现当使用置换测试时，equal_var参数确实改变了得到的p值和测试统计量。下面是一个简单的可重复的例子：
sample1 = [34, 1200, 23, 50, 60, 50, 0, 0, 30, 89, 0, 300, 400, 20, 10, 0]
sample2 = [20, 10, 5, 0, 30, 50, 0, 100, 110, 0, 40, 10,
浏览 6提问于2021-09-10得票数 2
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西西的网站似乎又被关闭了：
我正在进行配对t检验。但我不知道如何在两尾和一尾之间作出选择(我需要使用两尾)。而且ttest_reul只返回t和p值。想知道自由程度吗？非常感谢
from scipy import stats
t_val_Input, p_val_Input = stats.ttest_rel(c1,c2)
浏览 2提问于2017-03-13得票数 0
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一种检测弓形非流形几何的算法
、、、、
有不同类型的非流形几何，其中之一是弓型。在这种情况下，多个曲面在一个点连接，不共享一个边缘。
您可以在下面看到这种特定类型的示例：
我试图想出一个有效的算法来检查一个点是否与多个曲面相连。为了做到这一点，我创建了一个快速python原型，用于处理构建网格邻接信息的位置，这样您基本上可以进行典型的拓扑查询，例如{顶点->faces}、{edges>faces}、{顶点->faces}。
class Triangle:
def __init__(self, a, b, c, label):
self.a = a
self.b =
浏览 2提问于2021-10-23得票数 1
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我正在做t检验，看看A组和B组的平均值是否不同。
A组-样本大小在20K左右
B组-样本大小在670 K左右
由于P值小于α，所以我拒绝零假设，得出A组和B组的平均值是不同的。然而，为了进行两个样本t检验，一个要求是样本(在我的例子中是A和B)必须是独立的，并且来自正态分布。它们是独立的，因为我的样本规模足够大，用中心极限定理的力量，我认为假设它是正态分布的。
但我决定做个正常的测试来确保这是真的。
A和B来自X，所以对X做一个不正常的测试表明：
由于p值小于alpha，我们必须拒绝空假设(样本来自正态分布)。
我哪里出问题了？测试有效吗？A和B是正态分布吗？
浏览 3提问于2017-12-03得票数 1
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我正在分析夏威夷6月份和12月份的气温之间是否存在有意义的差异。我第一次识别数据集中所有可用年份的所有台站6月份的平均气温。12月份的气温我也是这样做的。现在我有2010-2017年6月和12月的平均气温，如下所示：
2010年6月平均气温为74.9908 F，2011年6月平均气温为73.9024 F，2012年6月平均气温为74.0888 F，2013年6月平均气温为74.6405 F2014年6月平均气温为75.0717 F</><code>H 111</code>2015年6月平均温度为75.0356 F<>H 212</code&
浏览 3提问于2019-11-19得票数 0
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我在Zen cart中使用属性，并寻找为每个产品选项插入数量的方法，就像我有一个名为"Levis T-恤“的产品，它具有”颜色“和”大小“这样的属性，现在我想插入这样的内容：
莱维斯T恤-红色-大批量10件
莱维斯T恤.黑色.中量15
莱维斯T恤-蓝色-大批量05
我怎么能这样插入呢？
注意:在将产品保存到DB时，所有这些功能都来自管理员。
谢谢，提前
浏览 2提问于2012-01-12得票数 2
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在t.test()中，有参数var.equal，这意味着我们需要在t.test之前检查方差的同质性。
应该用哪一种？
浏览 2提问于2017-07-07得票数 0
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我有一组A/B测试的结果(一个对照组，一个特征组)，这些结果不符合正态分布。事实上，这种分布更接近于兰道分布。
我认为独立的t检验要求样本至少近似正态分布，这使我不敢使用t检验作为一种有效的显着性检验方法。
但我的问题是:在什么时候才能说t检验不是一种很好的显着性测试方法？
或者换句话说，如果只给出数据集，如何才能确定t检验的p值有多可靠？
浏览 0提问于2014-08-04得票数 15
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我正在寻找与时间序列中的异常点检测有关的方法。
一个人在多个基础上加班看医院，每一次都有一些测量结果(bmi，blood_pressure，stress_level)。通常，对于大多数人来说，压力值是一样的，但是对一个人来说，压力值会随着时间的推移而不断增加。因此，我们的想法是找到这样一个人谁是不同的所有其他时间。
我已经搜索过的一些文献试图处理连续数据上的时间序列，有些方法涉及基于相似度的方法，其中创建了平均阈值相似度(DTW和DTW-自适应)，与最近的邻居接近一个距离大于阈值的最不相似的序列。这些系列通常是长的，是传感器的观测。
我正在看的这个序列是一个离散观测的短时间序列，它的长度可能会
浏览 0提问于2019-12-26得票数 0
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我已经创建了两种使用统一来执行相同功能的模拟，但是使用了两种不同的编程范式(面向对象和面向数据)来演示一种模式相对于另一种模式的性能优势。我收集了两种模拟的CPU速度值(用于测量仿真中每个循环之间的时间)。我已经为模拟的300次迭代编译了两个包含这些CPU速度值的数组，我希望对这两个数组进行统计分析，以确定模拟之间是否存在显着的性能差异。
我目前的问题是，我不知道如何分类我的数据。我最好的猜测是，我的数据是参数化的(我对此不太确定)，我应该使用独立的t检验，但我也读过一些关于Kruskal Wallis和Mann Whitney的东西，这让我怀疑t检验是否是解决这个问题的合适途径。
任何帮助都
浏览 0提问于2022-03-22得票数 1
在R中，只需使用以下命令即可执行两个样本的单尾t检验
> A = c(0.19826790, 1.36836629, 1.37950911, 1.46951540, 1.48197798, 0.07532846)
> B = c(0.6383447, 0.5271385, 1.7721380, 1.7817880)
> t.test(A, B, alternative="greater")
Welch Two Sample t-test
data: A and B
t = -0.4189, df = 6.409, p-value = 0.655
浏览 1提问于2013-04-13得票数 49
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关于Python中的单尾ttest，我有一个具体的问题。
在许多文章中，我可以读到这样的陈述：
在“参与”中，没有任何直接的方法表明我们想要运行一个单尾变体的测试。然而，为了获得预期的结果，我们自己调整输出。在这种情况下，我们只需将p值除以2(测试统计数据保持不变)。
F.e.在这里
我完全不明白，为什么除以2是正确的？
让我们看看单尾/双尾的hist：。
曲线下有相同的面积，但从一边。经过z变换后，我们没有相同的std距离(这是1.645，而不是1.96)。
因此，最后的问题是:为什么，如果我们检查相同的面积下的曲线和std距离，而不是相同的除法2是正确的？
附注：如果你有数学证明的
浏览 2提问于2021-11-30得票数 0
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SAS编码：-我对两组(独立但来自同一人群)的差异进行测试。差异量和t-stat匹配的符号(即两组之间的数学差异为负数，tstat为负值)。或者，如果两组之间的数学差异为正，则tstat为正)。
然而，当我进行wilcoxon秩和检验时，我的z-分数的符号与组差的符号(-/+)不匹配。(也就是说，两组之间的数学差异是负的，而z-得分是正的)。如果两组之间的数学差异为正，则z得分为负数)。
我尝试过对数据集进行常规排序和降序排序。
这是我的密码：
*proc sort data = fundawin3t;
by vb_nvb_TTest;
run;
**Wilcoxon rank su
浏览 1提问于2018-03-29得票数 0
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在为OpenSSH创建Diffie参数时，有一个如下两步的过程，用于生成和过滤Diffie密钥交换的安全素数：
ssh-keygen -b 4096 -G dh4096-insecure
ssh-keygen -f dh4096-insecure -T dh4096
在阅读OpenVPN文档时，他们建议生成如下所示的DH参数：
openssl dhparam 2048 -out dh2048.pem
在与OpenVPN一起使用这些素数之前，是否有一种方法可以过滤这些素数以确保安全性？
浏览 0提问于2015-12-01得票数 0
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我有一些t值和自由度，我想从它们中找出p值(它是双尾的)。在现实世界中，我会在统计教科书的后面使用t-test表；我如何在Python中做同样的事情？
例如：
t-lookup(5, 7) = 0.00245或类似的东西。
我知道在SciPy中，如果我有数组，我可以做scipy.stats.ttest_ind，但我没有，我只有t-统计和自由度。
浏览 5提问于2013-07-10得票数 40
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我在matlab中做了一个GOF测试，但是两个样本Kolmogorov测试给了我相反的结果。在matlab中，我使用了以下代码
file=importdata('all_subj_1file.xls','\t');
[ill1]=xlsread('all_subj_1file.xls','ill1','B2:E1608');
ill1_frac=ill1(:,2);
[a,b]=gamfit(ill1_frac);
y=gamrnd(a(1),a(2),1607,1); %same length gamma
[h,
浏览 1提问于2013-03-21得票数 0
我试图通过exec()函数在Python3中运行一个脚本。
我正在学习Python的书‘学习Python'，O’‘Reilly第5版。在“Python如何运行程序的第二章”中，有一种类似于此的方法：
>>> exec(open('script1.py').read())
这是我的文件script1.py
# A first script in python.
import sys
print(sys.platform)
print(2 **100)
x = 'Spam!'
print(x * 8)
input()
预期产出如下：
win
浏览 1提问于2014-01-20得票数 1
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我有两组具有维度的网格(NetCDF)数据：Time、S、W-E，并希望用Python对整个网格中的配对值进行t检验。计算应该返回整个网格的决策，然后可以处理成一个间谍阴谋空中覆盖。在读取了变量之后，我能够在MATLAB中处理这个问题，该变量包括两个主要步骤(作为对Python中的预期的提示)：
**[h,p] = ttest2(permute(grid_1,[3 2 1]),permute(griid_2,[3 2 1]))** % [3 2 1] ===> [Time S-N W-E]
**spy(squeeze(h),'k+',1)** % h is 1/0 dec
浏览 10提问于2022-07-15得票数 0
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也许是个新手的问题，但是t检验和z测试之间的主要区别是，我能够理解，z测试计算需要人口的SD值，在t检验中，我们在计算t-统计量时使用样本本身的SD。那么t检验和z检验有什么区别呢？谁能帮我把这事弄清楚吗？
浏览 0提问于2022-01-23得票数 2
我正在努力计算R中数据帧中两组之间的t-test。下面的示例代码产生了一个有两列的数据帧:变量和值。有两个变量："M“和"F”。
data <- data.frame(variable = c("M", "F", "F"), value = c(10,5,6))
我需要证明M和F的值在统计上是不同的。换句话说，10在统计上与5和6的平均值不同。我需要在此数据框中添加另一列来显示p值。当我运行下面的代码时，它给出了以下错误：
result <- data %>% mutate(newcolumn = t.test(
浏览 5提问于2020-02-27得票数 0
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我正在尝试整理一些PL/SQL代码，试图测试性能。能够这样做将使我们能够少得多地调用DB，但我不知道如何填充我创建的返回类型。下面是一个设计得很糟糕的表结构，它演示了我想要完成的任务。
create table emp_group (
gid number,
gname varchar2(10)
);
create table emp (
empID number,
gid number,
empname varchar2(10)
);
create or replace type t_emp_obj as object (
empID number,
gid
浏览 2提问于2012-07-13得票数 1
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在Stata中计算t检验
、、、、
我目前正在尝试对一个变量运行t测试，并确定它是否与1在统计上有显着差异。以下是我使用的代码：
ttest dm1=1
它会输出以下输出：
当我在mean=1上进行常规计算({Beta(Dm1)-1}/SE(Beta(Dm1)时，我得到的新测试统计量应该是-48.89左右。如果这不是正确的方式，那么确定系数在统计上是否与1不同的代码是什么？此外，以下是回归模型的图像以供参考：
浏览 1提问于2016-04-04得票数 0
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我正在使用包‘normally’中的函数'tost‘对正态分布的数据进行等价性测试。在非正态分布数据的情况下，我想进行TOST的非参数等价。我知道如何使用两个单侧t检验来进行TOST，并将较高的p值作为TOST p值。我是否可以简单地对wilcox.test进行同样的操作，即对选定的边距进行两个单边测试，仅此而已？
浏览 51提问于2018-02-20得票数 1
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在输入是统计而不是数组的情况下，可以使用scipy.stats.ttest_1samp进行t检验吗？例如，由于方法不同，您有两个选项: ttest_ind()和ttest_ind_from_stats()。
import numpy as np
import scipy.stats as stats
from scipy.stats import norm
mean1=35.6
std1=11.3
nobs1=84
mean2=44.7
std2=8.9
nobs2=84
print(stats.ttest_ind_from_stats(mean1, std1, nobs1, mean2,
浏览 3提问于2017-12-21得票数 5
通常是为了表明我们的结果不是偶然的，我们使用显着性检验，就像t-检验。但是当我们使用10倍交叉验证时，我们会在数据集块上学习和测试我们的模型。我在想，当我们使用了10倍交叉验证时，是否需要进行t检验？更准确地说，我的意思是什么时候我们应该使用10倍交叉验证？
浏览 4提问于2015-06-05得票数 1
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