迪士尼彩乐园代理登陆 统计学中的假定闇练: Python已矣U闇练和卡方闇练
在数据分析和科学接头中，假定闇练是一个至极迫切的统计器具。本文将详备先容两种常用的非参数闇练轨范：Mann-Whitney U闇练（也称为Wilcoxon秩和闇练）和卡方闇练（Chi-square test），并使用Python来已矣这些闇练轨范。
目次
基础见地
Mann-Whitney U闇练
卡方闇练
现实讹诈案例
基础见地
什么是假定闇练？
假定闇练是一种统计筹谋轨范，用于判断样本数据是否支撑某个统计假定。在进行假定闇练时，咱们凡俗会修复：
原假定（H0）：咱们思要闇练的默许假定
备择假定（H1）：与原假定相对的另一种可能性
权贵性水平（α）：凡俗设为0.05，示意咱们容忍的犯第一类乌有的概率
为什么需要非参数闇练？
当数据不温柔正态散布或样本量较小时，传统的参数闇练（如t闇练）可能不适用。这时，咱们需要使用非参数闇练轨范，如U闇练和卡方闇练。
闇练轨范的选定
在选定适应的闇练轨范时，需要筹议以下成分：
数据类型
定量数据（联贯型）
定性数据（分类型）
等第数据（规矩型）
样本特征
样本量大小
是否寂然
是否配对
组别数目
数据散布
是否温柔正态散布
方差是否王人道
是否存在颠倒值
闇练野心
均值比拟
比例比拟
干系性分析
拟合优度闇练
底下是一个浅近的闇练轨范选定决议树：
数据类型是什么？├── 定量数据│ ├── 正态散布│ │ ├── 两组：t闇练│ │ └── 多组：方差分析│ └── 非正态散布│ ├── 两组：Mann-Whitney U闇练│ └── 多组：Kruskal-Wallis闇练└── 定性数据 ├── 生机频数≥5：卡方闇练 └── 生机频数
Mann-Whitney U闇练
表面基础
Mann-Whitney U闇练是一种非参数闇练轨范，用于比拟两个寂然样本的散布是否有权贵相反。它不要求数据呈正态散布，适用于序数数据。
Python已矣
import numpy as npfrom scipy import statsimport matplotlib.pyplot as plt# 生成示例数据np.random.seed(42)group1 = np.random.normal(loc=5, scale=2, size=30)group2 = np.random.normal(loc=6, scale=2, size=30)# 实践U闇练statistic, pvalue = stats.mannwhitneyu(group1, group2, alternative='two-sided')# 可视化plt.figure(figsize=(10, 6))plt.boxplot([group1, group2], labels=['组1', '组2'])plt.title('两组数据的箱线图比拟')plt.ylabel('值')plt.showprint(f'U统计量：{statistic}')print(f'p值：{pvalue}')
U统计量：293.0 p值：0.020680749139978086
终端阐述
淌若p值
淌若p值 ≥ α，则弗成闭幕原假定，以为莫得鼓胀凭据标明两组数据有权贵相反
卡方闇练
表面基础
卡方闇练用于分析分类变量之间是否存在权贵关联。它通过比拟不雅察频数与生机频数的相反来判断变量间的寂然性。
Python已矣
import numpy as npfrom scipy.stats import chi2_contingencyimport pandas as pdimport seaborn as sns# 创建示例数据：拜谒不同庚岁段东说念主群的通顺风俗data = np.array([ [30, 20, 10], # 年青东说念主（常常通顺，偶尔通顺，迪士尼彩乐园加盟很少通顺） [15, 25, 20], # 中年东说念主 [10, 15, 25] # 老年东说念主])# 进行卡方闇练chi2, p_value, dof, expected = chi2_contingency(data)# 创建热力争可视化plt.figure(figsize=(10, 8))sns.heatmap(data, annot=True, fmt='d', cmap='YlOrRd', xticklabels=['常常通顺', '偶尔通顺', '很少通顺'], yticklabels=['年青东说念主', '中年东说念主', '老年东说念主'])plt.title('不同庚岁段东说念主群通顺风俗散布')plt.showprint(f'卡方统计量：{chi2:.2f}')print(f'p值：{p_value:.4f}')print(f'目田度：{dof}')
卡方统计量：19.68 p值：0.0006 目田度：4
终端阐述
卡方值越大，示意不雅察值与生机值的相反越大
p值的阐述与上述换取，p
现实讹诈案例
案例1：医学接头中的U闇练
比拟两种维持轨范的后果相反：
# 两组患者的规复本事（天）treatment_A = [10, 12, 8, 15, 9, 11, 13, 7, 9, 12]treatment_B = [14, 16, 12, 18, 13, 15, 17, 11, 13, 16]# 实践U闇练statistic, pvalue = stats.mannwhitneyu(treatment_A, treatment_B)print(f'p值：{pvalue:.4f}')if pvalue
p值：0.0044 两种维持轨范的后果有权贵相反
案例2：商场调研中的卡方闇练
分析不同性别对家具偏好的关系：
# 创建列联表preferences = pd.DataFrame({ '家具A': [150, 100], '家具B': [120, 130], '家具C': [80, 120]}, index=['男性', '女性'])# 实践卡方闇练chi2, p_value, dof, expected = chi2_contingency(preferences)print(f'p值：{p_value:.4f}')if p_value
p值：0.0001 性别与家具偏好存在权贵关联
防卫事项和淡薄
样本量要求
U闇练：每组至少应有8个不雅测值
卡方闇练：每个单位格的生机频数最佳大于5
数据类型选定
U闇练适用于联贯数据或等第数据
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卡方闇练适用于分类数据
实践淡薄
在进行闇练前，先画图数据的描摹性图表
齐集现实布景阐述统计终端
防卫闇练的假定条款是否温柔
回来
本教程详备先容了U闇练和卡方闇练的Python已矣轨范。这些统计器具在现实接头中至极灵验，不错匡助咱们作念出更科学的决议。记着，统计闇练仅仅接济决议的器具，还需要齐集具体情况和专科常识来阐述终端。
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