曼惠特尼学位检查

站在一起的主要思想类的具体定义

曼-惠特尼货币测试,也称为曼-惠特尼-U测试,是另一种参数测试方法,它不提供有关数据分布的特定假设,因此可以在更复杂的数据分布情况下使用。

检查额定值的方法是首先将两种类型的样本混合在一起,然后根据检查的特征(大小)对所有样本进行分类。在两个样本中计算出的T1 ? T2编号的序列号之和称为度和。两种类别中的样本数分别为n1 ? n2。单元分数测试的基本思想是,如果一种类型的样本的类别值显着小于(或大于)另一种样本,则这两种类型的样本的待测特性差异很大。统计单元测试统计量是某一类的渐进量(例如,第一类,该等级的量为T1)。为了比较两种类型的样本的类别量是否显着不同,有必要比较T分布。在度数T1分布附近使用正态分布。

示例:u0026代码:

为了研究雌性大鼠不同饮食是否增加体重,下表中显示了数据表(显着性水平为0.05)。

供稿:

大鼠数量:

体重增加/克

高蛋白

12

134,146,104,119,124,61,107,83,113,129,97,123

蛋白煤蛋白

7:

70,118,101,85,112,132,94:

导入scipy.stat作为统计信息

weight_high = [134,146,104,119,124,161,107,83,113,129,97,123]

weight_low = [70,118,101,85,112,132,94]

stats.mannwhitneyu(weight_concern,weight_good,Alternative =“ bilateral”)

结果评论

结果如下。

MannwhitneyuResult(统计= 62.0,pvalue = 0.09934224785346528)

由于p值大于0.05,因此可以认为没有显着差异互联网价格图片大全

参数说明

x,y: array_like:

数据样本量

use_continuity:布尔值,可选

如果需要进行0.5个连续性校正,则建议需要少量样品。默认值为true。

另类没有人,“少”,“两面”,“更大”,可选

“双向”检验是“较大”单向检验,其中替代方案大于“较少”,是单向检验,其中替代方案较少,且都不是双向检验的p值的一半。默认值为“无”。

曼-惠特尼等级总和测试站JS

原文地址:https://www.cnblogs.com/blogst/p/12689698.html

时间: 2024-11-06 12:34:37

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