statsmodels.stats.weightstats.ztost¶

statsmodels.stats.weightstats.ztost(x1, low, upp, x2=None, usevar='pooled', ddof=1.0)[source]¶

基于正态分布的等效性检验

Parameters:¶

x1array_like

一个样本或两个独立样本的第一个样本

low, uppfloat

等效区间 low < m1 - m2 < upp

x1array_like or None

第二个样本用于两个独立样本的检验。如果为None，则执行单样本检验。

usevarstr, ‘pooled’

如果合并，则假设样本的标准偏差相同。目前仅实现了合并。

Returns:¶

pvaluefloat

非等效性检验的p值

t1, pv1tuple of floats

下限阈值测试的检验统计量和p值

t2, pv2tuple of floats

上阈值检验的检验统计量和p值

注释

仅针对1个样本案例进行检查