scipy.stats.mstats.kruskalwallis¶
- scipy.stats.mstats.kruskalwallis(*args)[源代码]¶
计算独立样本的Kruskal-Wallis H检验
- 参数
- 样本1，样本2，.array_like
具有样本测量的两个或多个数组可以作为参数给出。
- 退货
- statistic浮动
经校正的Kruskal-Wallis H统计量
- pvalue浮动
假设H为卡方分布的检验的p值
注意事项
有关以下内容的更多详细信息
kruskal，请参见 stats.kruskal 。示例
>>> from scipy.stats.mstats import kruskal
来自三个不同品牌的电池的随机样本进行了测试，看看充电持续了多长时间。结果如下：
>>> a = [6.3, 5.4, 5.7, 5.2, 5.0] >>> b = [6.9, 7.0, 6.1, 7.9] >>> c = [7.2, 6.9, 6.1, 6.5]
检验所有品牌持续期分布函数相同的假设。使用5%的显著性水平。
>>> kruskal(a, b, c) KruskalResult(statistic=7.113812154696133, pvalue=0.028526948491942164)
零假设在5%的显著性水平上被拒绝，因为返回的p值小于5%的临界值。