scipy.stats.mstats.ttest_ind¶
- scipy.stats.mstats.ttest_ind(a, b, axis=0, equal_var=True, alternative='two-sided')[源代码]¶
计算两个独立分数样本的平均数的T检验。
- 参数
- a, barray_like
数组必须具有相同的形状，但在与 axis (默认情况下为第一个)。
- axis整型或无型，可选
要沿其计算测试的轴。如果没有，则对整个数组进行计算， a ，以及 b 。
- equal_var布尔值，可选
如果为True，则执行假设总体方差相等的标准独立双样本测试。如果为假，则执行韦尔奇t检验，该检验不假定总体方差相等。
0.17.0 新版功能.
- alternative{‘双面’，‘少’，‘大’}，可选
定义了另一种假设。有以下选项可用(默认为‘双面’)：
“双面”：样本下面的分布的平均值是不相等的。
‘小于’：第一个样本下面的分布的平均值小于第二个样本下面的分布的平均值。
“大于”：第一个样本下面的分布的平均值大于第二个样本下面的分布的平均值。
1.7.0 新版功能.
- 退货
- statistic浮点或数组
计算的t统计量。
- pvalue浮点或数组
p值。
注意事项
有关以下内容的更多详细信息
ttest_ind，请参见 stats.ttest_ind 。