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:
- sample1, sample2, …类数组
可以给出两个或多个具有样本测量的数组作为参数。
- 返回:
- statistic浮点数
Kruskal-Wallis H 统计量，已针对结进行了校正
- pvalue浮点数
假设 H 服从卡方分布的检验的 p 值
说明
有关
kruskal的更多详细信息，请参见scipy.stats.kruskal。示例
>>> from scipy.stats.mstats import kruskal
对来自三个不同品牌电池的随机样本进行了测试，以查看充电持续时间。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]
检验所有品牌的持续时间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)
由于返回的 p 值小于 5% 的临界值，因此在 5% 的显著性水平下拒绝零假设。