scipy.stats.mstats.

ttest_onesamp

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

计算一组分数的平均值的 T 检验。

参数:

**a**array_like

样本观测值

**popmean**float 或 array_like

零假设中的期望值，如果为 array_like，则它必须与 a（维度不同）具有相同的形状

**axis**int 或 None，可选

计算检验的维度。如果为 None，则对整个数组 a 进行计算。

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

定义对立假设。以下选项可用（默认值为 ‘two-sided’）：

• ‘two-sided’：样本的底层分布的平均值不同于给定的总体平均值 (popmean)

• ‘less’：样本的底层分布的平均值小于给定的总体平均值 (popmean)

• ‘greater’：样本的底层分布的平均值大于给定的总体平均值 (popmean)

1.7.0 版本中添加。

返回:

statisticfloat 或数组

t 统计

pvaluefloat 或数组

p 值

备注

有关 ttest_1samp 的更多详细信息，请参阅 scipy.stats.ttest_1samp。