2台のパンダシリーズにttest_indを適用する際のt-stats値の意義は何ですか？

Question

ttest_indが2つの独立した系列に適用されるとき、結果のt-stats値からどのような結論を引き出すことができますか？

Answer 1

あなたがhereを読むことができるため、scipy.stats.ttest_indは二つの出力

• 計算されたt統計量を持っています。
• 両側のp値。
  • の大きなサンプルがあり、より深刻な相違点：非常に直感的に

  、あなたはそれらの分散とサイズを考慮し、両方の集団における平均値の正規化差としてt統計量を読むことができます平均値はそれ以上の証拠があるからです。

• 分散が大きいほど、絶対差はランダム性のみによって与えられるため、平均の差はそれほど深刻ではありません。

t統計量の値が高いほど、その差はより深刻です。

p値は、この直感をより明示的にします。平均の差がゼロとみなせる確率です。 p値が閾値を下回る場合、例えば、 0.05、我々はゼロではないの違いを言う。