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如何在 python 中执行 wilcoxon 符号秩检验经过 本杰明·安德森博
7月 28, 2023
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0 条评论 Wilcoxon 符号秩检验是配对样本 t 检验的非参数版本。 当两个样本之间的差异分布不能视为正态分布时,用于检验两个总体的均值是否存在显着差异。 本教程介绍如何在 Python 中执行 Wilcoxon 签名秩检验。 示例:Python 中的 Wilcoxon 签名秩检验研究人员想知道新的燃料处理方法是否会导致某辆车的平均英里/加仑发生变化。为了测试这一点,他们测量了 12 辆经过燃油处理和未经燃油处理的汽车的每加仑英里数。 使用以下步骤在 Python 中执行 Wilcoxon 符号排名测试,以确定两组之间的平均 mpg 是否存在差异。 第 1 步:创建数据。 首先,我们将创建两个表来保存每个汽车组的 mpg 值: group1 = [20, 23, 21, 25, 18, 17, 18, 24, 20, 24, 23, 19] group2 = [24, 25, 21, 22, 23, 18, 17, 28, 24, 27, 21, 23]步骤 2:执行 Wilcoxon 签名秩检验。 接下来,我们将使用scipy.stats 库中的wilcoxon() 函数来执行 Wilcoxon 签名秩测试,该测试使用以下语法: wilcoxon(x, y, Alternative=’两张脸’) 金子: x:第 1 组的样本观察表y:第 2 组的样本观测值表替代:定义替代假设。默认为“双面”,但其他选项包括“更少”和“更大”。以下是在我们的具体示例中如何使用此函数: import scipy.stats as stats #perform the Wilcoxon-Signed Rank Test stats.wilcoxon(group1, group2) (statistic=10.5, pvalue=0.044)检验统计量为10.5 ,相应的双尾 p 值为0.044 。 第 3 步:解释结果。 在此示例中,Wilcoxon 符号秩检验使用以下原假设和备择假设: H 0 :两组间 MPG 相等 H A :两组之间的 MPG不相等 由于 p 值 ( 0.044 ) 小于 0.05,因此我们拒绝原假设。我们有足够的证据表明两组之间的真实平均英里数并不相等。 关于作者本杰明·安德森博大家好,我是本杰明,一位退休的统计学教授,后来成为 Statorials 的热心教师。 凭借在统计领域的丰富经验和专业知识,我渴望分享我的知识,通过 Statorials 增强学生的能力。了解更多 添加评论取消回复 |
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