Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Вивчайте Проведення t-тесту в Python | Статистичні Тести
Вивчення Статистики з Використанням Python
course content

Зміст курсу

Вивчення Статистики з Використанням Python

Вивчення Статистики з Використанням Python

1. Основні Поняття
Вибірка та Генеральна СукупністьТипи СтатистикиТипи ДанихСереднє ЗначенняМедіанаМедіана Парної Кількості ЗначеньСереднє Значення або МедіанаМодаЧелендж
2. Середнє, Медіана та Мода в Python
Вивчення Набору ДанихОбчислення Середнього Значення та Медіани за Допомогою PythonСтатистика з pandasЧелендж
3. Дисперсія та Стандартне Відхилення
Дисперсія Генеральної СукупностіВибіркова ДисперсіяОбчислення Дисперсії за Допомогою PythonСтандартне ВідхиленняСтандартне Відхилення з PythonЧелендж
4. Коваріація та Кореляція
КоваріаціяКореляціяЧелендж 1Челендж 2
5. Довірчий Інтервал
Ознайомлення з Набором ДанихДовірчий ІнтервалОбчислення Довірчого Інтервалу за Допомогою PythonЧелендж 1Челендж 2Обчислення Довірчого Інтервалу за Допомогою PythonЧелендж
6. Статистичні Тести
Що таке t-тестГіпотезиt-тест МатематичноОдносторонній та Двосторонній ТестПрипущення t-тестуПроведення t-тесту в PythonВикликПарний t-критерій

book
Проведення t-тесту в Python

Щоб провести t-тест у Python, все, що вам потрібно зробити, це вказати альтернативну гіпотезу і вказати, чи є дисперсії приблизно рівними (однорідними).

Функція ttest_ind() у файлі scipy.stats зробить все інше. Нижче наведено синтаксис:

python

Параметри:

  • a - перша вибірка.

  • b - друга вибірка.

  • equal_var - встановлюється в True , якщо дисперсії приблизно рівні, і в False , якщо ні.

  • alternative - тип альтернативної гіпотези:

    • 'two-sided' - вказує на те, що середні не рівні.

    • 'less' - означає, що перше середнє менше за друге.

    • 'greater' - означає, що перше середнє більше за друге.

Значення, що повертаються:

  • statistic - значення t-статистики .

  • pvalue - p-значення.

Нас цікавить pvalue. Якщо воно менше α (зазвичай 0,05), то t-статистика знаходиться в критичній області, тому ми повинні прийняти альтернативну гіпотезу. Якщо ж pvalue більше α - приймаємо нульову гіпотезу про рівність середніх.

Ось приклад застосування t-тесту до нашого набору даних про зріст:


              
123456789101112131415

            
import pandas as pd
import scipy.stats as st

# Load the data
male = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/Testing2.0/male.csv').squeeze()
female = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/Testing2.0/female.csv').squeeze()

# Apply t-test
t_stat, pvalue = st.ttest_ind(male, female, equal_var=True, alternative="greater")

if pvalue > 0.05:
# Check if we should support or not the null hypothesis if pvalue > 0.05:
    print("We support the null hypothesis, the mean values are equal")
else:
    print("We reject the null hypothesis, males are taller")
copy
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 6. Розділ 6

Запитати АІ

expand
ChatGPT

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

course content

Зміст курсу

Вивчення Статистики з Використанням Python

Вивчення Статистики з Використанням Python

1. Основні Поняття
Вибірка та Генеральна СукупністьТипи СтатистикиТипи ДанихСереднє ЗначенняМедіанаМедіана Парної Кількості ЗначеньСереднє Значення або МедіанаМодаЧелендж
2. Середнє, Медіана та Мода в Python
Вивчення Набору ДанихОбчислення Середнього Значення та Медіани за Допомогою PythonСтатистика з pandasЧелендж
3. Дисперсія та Стандартне Відхилення
Дисперсія Генеральної СукупностіВибіркова ДисперсіяОбчислення Дисперсії за Допомогою PythonСтандартне ВідхиленняСтандартне Відхилення з PythonЧелендж
4. Коваріація та Кореляція
КоваріаціяКореляціяЧелендж 1Челендж 2
5. Довірчий Інтервал
Ознайомлення з Набором ДанихДовірчий ІнтервалОбчислення Довірчого Інтервалу за Допомогою PythonЧелендж 1Челендж 2Обчислення Довірчого Інтервалу за Допомогою PythonЧелендж
6. Статистичні Тести
Що таке t-тестГіпотезиt-тест МатематичноОдносторонній та Двосторонній ТестПрипущення t-тестуПроведення t-тесту в PythonВикликПарний t-критерій

book
Проведення t-тесту в Python

Щоб провести t-тест у Python, все, що вам потрібно зробити, це вказати альтернативну гіпотезу і вказати, чи є дисперсії приблизно рівними (однорідними).

Функція ttest_ind() у файлі scipy.stats зробить все інше. Нижче наведено синтаксис:

python

Параметри:

  • a - перша вибірка.

  • b - друга вибірка.

  • equal_var - встановлюється в True , якщо дисперсії приблизно рівні, і в False , якщо ні.

  • alternative - тип альтернативної гіпотези:

    • 'two-sided' - вказує на те, що середні не рівні.

    • 'less' - означає, що перше середнє менше за друге.

    • 'greater' - означає, що перше середнє більше за друге.

Значення, що повертаються:

  • statistic - значення t-статистики .

  • pvalue - p-значення.

Нас цікавить pvalue. Якщо воно менше α (зазвичай 0,05), то t-статистика знаходиться в критичній області, тому ми повинні прийняти альтернативну гіпотезу. Якщо ж pvalue більше α - приймаємо нульову гіпотезу про рівність середніх.

Ось приклад застосування t-тесту до нашого набору даних про зріст:


              
123456789101112131415

            
import pandas as pd
import scipy.stats as st

# Load the data
male = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/Testing2.0/male.csv').squeeze()
female = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/Testing2.0/female.csv').squeeze()

# Apply t-test
t_stat, pvalue = st.ttest_ind(male, female, equal_var=True, alternative="greater")

if pvalue > 0.05:
# Check if we should support or not the null hypothesis if pvalue > 0.05:
    print("We support the null hypothesis, the mean values are equal")
else:
    print("We reject the null hypothesis, males are taller")
copy
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 6. Розділ 6
Ми дуже хвилюємося, що щось пішло не так. Що трапилося?
some-alt