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本文小編為大家詳細介紹“python中T檢驗是什么”，內容詳細，步驟清晰，細節處理妥當，希望這篇“python中T檢驗是什么”文章能幫助大家解決疑惑，下面跟著小編的思路慢慢深入，一起來學習新知識吧。
說明
1、T檢驗又稱student t檢驗，主要用于樣本含量小(如n-30)、整體標準差σ未知的正態分布。
T檢驗是用t分布理論推斷差異的概率，比較兩個平均數的差異是否顯著。T檢驗可分為單總體檢驗、雙總體檢驗和配對樣本檢驗。
2、經常用在自變量X是離散數據，自變量Y是連續數據(x只能是2類)，數據必須正態分布。
實例
import numpy import scipy from scipy import stats #stats.norm.rvs是從均值為5，標準差為10的分布中抽取10個數 data1=stats.norm.rvs(loc=5,scale=10,size=10) data2=stats.norm.rvs(loc=5,scale=20,size=10) print(stats.levene(data1, data2)) #如果返回結果的p值遠大于0.05，那么我們認為兩總體具有方差齊性。 #如果兩總體不具有方差齊性，需要加上參數equal_val并設定為False。 print (stats.ttest_ind(data1, data2, equal_var=True))
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