Pythonで仮説検定を実行するには？

Question

P値を見つけるのが理想的です。私はより多くの統計の背景から来て、かなり新しいPythonです。私にこれを可能にするパッケージはありますか？私は "Scratch From Data Science"の本を読んでおり、仮説検定と推論に固執している。

Answer 1

scipyのダウンロードパッケージには、仮説検定を含め、統計的なものがたくさんでモジュール全体を持っているとビルドに分布関数：たとえば、scipy.stats

、これはランダムなサンプルが正常にコルモゴロフを使用して配布される場合は、テストすることができますどのように-Smirnov試験：

import numpy as np 
from scipy.stats import norm, pareto, kstest 

n = 1000 
sample_norm = norm.rvs(size=1000) # generate normally distributed random sample 
sample_pareto = pareto.rvs(1.0, size=1000) # sample from some other distribution for comparison 

d_norm, p_norm = kstest(sample_norm, norm.cdf) # test if the sample_norm is distributed normally (correct hypothesis) 
d_pareto, p_pareto = kstest(sample_pareto, norm.cdf) # test if the sample_pareto is distributed normally (false hypothesis) 

print('Statistic values: %.4f, %.4f' % (d_norm, d_pareto)) 
print('P-values: %.4f, %.4f' % (p_norm, p_pareto)) 

あなたはkstest戻っ統計の値とp値を見ることができるように。 norm.cdfは、通常の確率変数の累積分布関数を表します。