statsmodels.stats.weightstats.CompareMeans.ztest_ind

CompareMeans.ztest_ind(alternative='two-sided', usevar='pooled', value=0)[source]

零假设下均值相同的z检验

Parameters:
x1array_like, 1-D or 2-D

两个独立样本中的第一个,参见2-D情况的注释

x2array_like, 1-D or 2-D

两个独立样本中的第二个,参见2-D情况的注释

alternativestr

备择假设, H1, 必须是以下之一 ‘双侧’: H1: 均值差异不等于值 (默认) ‘大于’ : H1: 均值差异大于值 ‘小于’ : H1: 均值差异小于值

usevarstr, ‘pooled’ or ‘unequal’

如果 pooled,则假设样本的标准差相同。如果 unequal,则样本的标准差可能不同。

valuefloat

在零假设下均值之间的差异。

Returns:
tstatfloat

测试统计量

pvaluefloat

z检验的p值


Last update: Oct 16, 2024