scipy.stats.mstats.
ttest_onesamp#
- scipy.stats.mstats.ttest_onesamp(a, popmean, axis=0, alternative='two-sided')[源代码]#
计算单组分数的均值的 T 检验。
- 参数:
- aarray_like
样本观测值
- popmeanfloat 或 array_like
零假设中的期望值,如果为 array_like,则必须与 a 排除轴维度后的形状相同
- 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”:样本的潜在分布的均值与给定的总体均值(popmean)不同
“less”:样本的潜在分布的均值小于给定的总体均值(popmean)
“greater”:样本的潜在分布的均值大于给定的总体均值(popmean)
在 1.7.0 版本中添加。
- 返回:
- statisticfloat 或 array
t 统计量
- pvaluefloat 或 array
p 值
说明
有关
ttest_1samp
的更多详细信息,请参阅scipy.stats.ttest_1samp
。