scipy.stats.mstats.

ttest_1samp

scipy.stats.mstats.ttest_1samp(a, popmean, axis=0, alternative='two-sided')

计算一个得分组的均值的 T 检验。

参数:

aarray_like

样本观测值

popmeanfloat 或 array_like

零假设中的预期值，如果为 array_like，则其形状必须与 a 相同，但不包括轴维度

axisint 或 None，可选

计算检验的轴。如果为 None，则在整个数组 a 上计算。

alternative{‘two-sided’, ‘less’, ‘greater’}, 可选

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:

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，请参阅 scipy.stats.ttest_1samp。