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
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
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
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
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(
我取了两个样本,每个样本由100 K来自同一标准正态分布的观测数据组成,并检验了它们的均值相同的零假设。我重复了这个实验5K次,并绘制了一个直方图的p值。
根据我的直觉,这两个样本足够大,并且是从相同的分布(相同的平均值和std)取样的。因此,我预计t检验会产生相对较高的p值(拒绝空假设)。然而,p-值似乎是均匀分布的。
下面是我用来创建这个图的代码(我使用的是numpy 1.19.2,ciply1.4.1):
from scipy import stats
import numpy as np
ps = []
for i in range(5000):
gaussian_
我有一个张量T的形状Batch_Size x Num_Items x Item_Dimension和另一个张量P的形状Batch_Size x Num_Items,其中Num_Items值在每批P之和为1(每批项目的概率分布)。根据概率分布P,我想在没有替换N项的情况下从T中取样本。由此得到的张量应该是Batch_Size x N x Item_Dimension形状的。我该怎么做?