scipy.stats.mstats.
ttest_1samp#
- scipy.stats.mstats.ttest_1samp(a, popmean, axis=0, alternative='two-sided')[源代码]#
计算一组分数的均值的 T 检验。
- 参数:
- aarray_like
样本观察值
- popmeanfloat 或 array_like
零假设中的期望值,如果为 array_like,则其形状必须与 a 相同,不包括轴维度
- axisint 或 None,可选
计算测试所沿的轴。如果为 None,则在整个数组 a 上计算。
- alternative{‘two-sided’, ‘less’, ‘greater’}, optional
定义备择假设。以下选项可用(默认为“two-sided”)
“two-sided”:样本的底层分布的均值与给定的总体均值 (popmean) 不同
“less”:样本的底层分布的均值小于给定的总体均值 (popmean)
“greater”:样本的底层分布的均值大于给定的总体均值 (popmean)
1.7.0 版本新增。
- 返回值:
- statisticfloat 或 array
t 统计量
- pvaluefloat 或 array
p 值
注释
有关
ttest_1samp
的更多详细信息,请参见scipy.stats.ttest_1samp
。