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在Python中進行假設(shè)檢驗，可以使用SciPy庫中的統(tǒng)計函數(shù)，以下是一個簡單的例子，展示了如何使用t檢驗（一種假設(shè)檢驗方法）來比較兩組數(shù)據(jù)的均值是否有顯著差異。
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我們需要導(dǎo)入所需的庫：
import numpy as np from scipy import stats
接下來，我們創(chuàng)建兩組數(shù)據(jù)，我們可以使用以下代碼生成兩組隨機數(shù)據(jù)：
np.random.seed(0) # 設(shè)置隨機數(shù)種子，以便結(jié)果可重復(fù) group1 = np.random.normal(loc=5, scale=2, size=100) # 生成第一組數(shù)據(jù)，均值為5，標(biāo)準(zhǔn)差為2 group2 = np.random.normal(loc=6, scale=2, size=100) # 生成第二組數(shù)據(jù)，均值為6，標(biāo)準(zhǔn)差為2
現(xiàn)在，我們可以使用stats.ttest_ind()函數(shù)來進行t檢驗，這個函數(shù)會返回兩個值：t統(tǒng)計量和p值，t統(tǒng)計量表示兩組數(shù)據(jù)的均值之差與它們的標(biāo)準(zhǔn)誤差之比，而p值表示觀察到的數(shù)據(jù)在零假設(shè)下的概率。
t_stat, p_value = stats.ttest_ind(group1, group2)
我們可以輸出t統(tǒng)計量和p值，以判斷兩組數(shù)據(jù)的均值是否有顯著差異：
print("t統(tǒng)計量：", t_stat)
print("p值：", p_value)
如果p值小于某個顯著性水平（例如0.05），則我們可以拒絕零假設(shè)，認(rèn)為兩組數(shù)據(jù)的均值有顯著差異，在這個例子中，我們沒有指定顯著性水平，因此默認(rèn)值為0.05。
當(dāng)前文章：python中如何做假設(shè)檢驗
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