我们在做A/B试验评估的时候需要借助p_value,这篇文章记录如何利用python计算两组数据的显著性。
一、代码
# TTest.py # -*- coding: utf-8 -*- ''' # Created on 2020-05-20 20:36 # TTest.py # @author: huiwenhua ''' ## Import the packages import numpy as np from scipy import stats def get_p_value(arrA, arrB): a = np.array(arrA) b = np.array(arrB) t, p = stats.ttest_ind(a,b) return p if __name__ == "__main__": get_p_value([1, 2, 3, 5, ], [6, 7, 8, 9, 10])
二、T检验:两样本T检验
两样本t检验是比较两个样本所代表的两个总体均值是否存在显著差异。除了要求样本来自正态分布,还要求两个样本的总体方差相等也就是“方差齐性”。
检验原假设:样本均值无差异(μ=μ0)
Python命令stats.ttest_ind(data1,data2)
当不确定两总体方差是否相等时,应先利用levene检验检验两总体是否具有方差齐性stats.levene(data1,data2)如果返回结果的p值远大于0.05,那么我们认为两总体具有方差齐性。如果两总体不具有方差齐性,需要加上参数equal_val并设定为False,如下。
stats.ttest_ind(data1,data2,equal_var=False) // TTest中默认是具有方差齐性
三、结果解释
当p值小于某个显著性水平α(比如0.05)时,则认为样本均值存在显著差异,具体的分析要看所选择的是双边假设还是单边假设(又分小于和大于)注意stats.ttest_ind进行双侧检验。
当t值大于0,则有((1-p)* 100)%的把握认为认为第一组数据好与第二组数据。例如p=0.05,那么我们有95%的把握认为第一组数据好于第二组数据。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
python,计算,数据,P值
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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