Teste t cipy

Este artigo pertence ao teste t scipy na linguagem Python. Python é uma linguagem de programação sensível ao caso. É muito fácil de usar e ajuda os desenvolvedores a crescer em tecnologia da informação. Scipy é uma biblioteca de python de pleno direito que é usada para otimização, processamento de imagens, interpolação, etc. Scipy é uma biblioteca de Python e é posteriormente categorizada em sub-pacotes. Estes incluem o Scipy. Otimize, ccepy.io, Scipy. sinal, ccepy. estatísticas e muitos outros. A função círculo de teste t pertence ao cálculo da hipótese estatística para comparar os meios de dois grupos. Na próxima seção, discutiremos sobre os testes t em detalhes para mostrar aos novos alunos sobre como executar os testes t em Python.

O que é o teste t scipy python?

Scipy é uma fina biblioteca de python que realiza computação científica. A biblioteca scipy está construída sobre a biblioteca Numpy. O teste t scipy é uma função usada para calcular os testes t em amostras dadas em programas Python. O teste t é um método estatístico usado para diferenciar os meios de dois grupos. Com a ajuda da função Scipy T-Test, interpretamos o valor estatístico em um teste bicaudal.

Quando quaisquer tópicos relacionados às estatísticas surgem, o pacote scipy “estatísticas” entra na mente dos desenvolvedores. Scipy.STATS é um pacote de biblioteca scipy que contém várias funções para executar os cálculos estatísticos no Python. Em Python, o círculo.Estatísticas.ttest () executa três tipos de testes t: ttest_ind (), ttest_rel () e ttest_1samp (). O ttest_ind () é um teste t não pareado usado para comparar dois conjuntos independentes de dados. Enquanto ttest-Rel () é um teste t pareado usado para comparar os conjuntos de dados dependentes. E o ttest_1samp () é usado para comparar a média de um grupo com algum valor único.

Na próxima sessão, discutiremos os três testes t diferentes que são realizados em amostras com a ajuda de exemplos simples e interessantes que o ajudarão a entender o tópico do teste t cipy no Python.

Sintaxe do teste t cipy

Existem três tipos de funções de teste t scipy que são executadas em Python para cálculo estatístico: ttest_ind (), ttest_rel () e ttest_1samp (). Explicaremos a sintaxe dessas três funções do Scipy.pacote de estatísticas.

A respectiva sintaxe das funções é mencionada no seguinte:

Esta é a sintaxe do método ttest_ind ():

Esta é a sintaxe do método ttest_1samp ():

Esta é a sintaxe do método ttest_rel ():

Parâmetros: As variáveis ​​A e B estão na forma de uma matriz, o eixo deve ser um int ou opcional, o valor igual_var também está em bool ou opcional e outros parâmetros são considerados opcionais. Opcional significa que cabe a nós se consideramos um parâmetro ou não.

Vamos passar em direção a um exemplo de sessão para entender como usar essas três funções de teste t na linguagem Python.

Exemplo 1:

Vejamos o primeiro exemplo de teste t que é simples e interessante. Para encontrar um teste t, devemos ter amostras. O código de referência é mencionado a seguir para o seu conforto, por isso, examine o código minuciosamente. Confira o seguinte código de amostra:

De estatísticas de importação ccepy
de Scipy.estatísticas import ttest_ind
importar numpy como np
arr1 = np.Array ([10,20,30,40,50,60])
arr2 = np.Array ([2,4,6,8,10,12])
res = ttest_ind (arr1, arr2)
Imprimir (res)

Neste exemplo, importamos o módulo STATS ou pacote da biblioteca Scipy, juntamente com a função ttest_ind do scipy. Módulos de estatísticas. A biblioteca Numpy é importada como NP. Usamos as duas matrizes chamadas "ARR1" e "ARR2" para inicialização. Agora, chamamos a função ttest_ind e passamos essas duas matrizes como um parâmetro na função. Nós então chamamos de variável "res". Por fim, passamos a variável "res" na declaração de impressão para saída de tela. Depois de executar este programa em um aplicativo Python, obtemos a seguinte saída:

Exemplo 2:

Neste exemplo, tiramos outra função do Scipy.pacote de estatísticas como ttest_1samp (). Esta função é usada para executar o teste para encontrar a média contra a população especificada. O código de referência do programa é o seguinte:

De estatísticas de importação ccepy
de Scipy.estatísticas import ttest_1samp
importar numpy como np
Cricket_scorces = [170, 185, 220, 235, 120, 121, 211, 176.134, 105.280, 260.290, 177.173, 111, 104, 108]
resultado = estatísticas.ttest_1samp (cricket_scorces, 173)
Imprimir (resultado)

No início, importamos o pacote de estatísticas da biblioteca scipy e importamos a função ttest_1samp lado a lado do pacote de estatísticas. Nós importamos a biblioteca Numpy como NP para o cálculo da matriz. Depois disso, inicializamos uma matriz chamada "Cricket_scores". Abaixo da linha, chamamos as estatísticas. ttest_1samp () e passe a matriz Cricket_scores como um parâmetro e média nesta função. Damos o valor da função para a variável de resultado. Por fim, chamamos a variável de resultado em uma declaração de impressão. Depois de executar o programa, exibimos a seguinte saída na tela:

Exemplo 3:

Neste exemplo, explicaremos brevemente a terceira função ou amostra do teste t que é o ttest_rel (). A seguir, o código de referência do programa:

De estatísticas de importação ccepy
de Scipy.estatísticas import ttest_rel
importar numpy como np
altura = [1.3, 2.0, 3.5, 4.3, 5.6, 6.2, 7.1, 8.5, 9.2, 10.2, 12.8, 13.5, 14.9, 15.4, 16.7, 17.1, 18.0, 19.8, 20.5]
peso = [20.5, 40.1, 47.2, 55.5, 65.2, 66.1, 72.4, 75.9, 79.1, 81.5, 85.2, 88.7, 90.0, 91.4, 91.7, 93.8, 94.4, 95.0, 97.8]
saída = estatísticas.ttest_rel (altura, peso)
Imprimir (saída)

Neste programa, importamos o módulo ou pacote de estatísticas da biblioteca scipy na primeira linha. Na segunda linha, importamos a função ttest_rel do Scipy.Biblioteca de estatísticas. Depois disso, importamos a biblioteca Numpy para cálculo numérico ou manuseio de matrizes como NP.

Tomamos duas matrizes chamadas "altura" e "peso" para comparação e realizamos os testes. Depois de inicializar as matrizes com sucesso, chamamos as estatísticas do teste t.ttest.Rel () Funciona com os parâmetros "altura" e "peso". Depois que a função é executada, retornamos o valor. Atribuímos esse valor à variável "saída". Finalmente, passamos essa variável de "saída" para a declaração de impressão. Depois de executar o programa no aplicativo Python, a seguinte saída é exibida na tela:

Conclusão

Podemos concluir que a função ttest () é usada para encontrar a média e comparar os meios entre os dois grupos. Scipy é uma biblioteca de Python e atua como uma caixa de tesouro que armazena muitos pacotes dentro da caixa, como otimizar, estatísticas, IO, sinais, etc. Este círculo.O pacote de estatísticas é usado para executar os cálculos estatísticos no Python. Scipy.ttest refere -se a diferentes tipos de funções em diferentes situações. Três formas de amostras de teste são usadas para computação e explicamos essas três funções nos exemplos fornecidos. Felizmente, este artigo com exemplos práticos é útil para você. Se você deseja praticar este tópico em seu editor, pode alterar os exemplos especificados e ver o resultado.