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python众数函数 numpy 众数( 二 )

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?从图中可以看到明显的正相关趋势 。
6. 正态资料的相关分析
(1) 用途
?皮尔森相关系数（Pearson correlation coefficient）是反应两变量之间线性相关程度的统计量，用它来分析正态分布的两个连续型变量之间的相关性 。常用于分析自变量之间 ， 以及自变量和因变量之间的相关性 。
(2) 示例
(3) 结果分析
?返回结果的第一个值为相关系数表示线性相关程度，其取值范围在[-1,1]，绝对值越接近1 ， 说明两个变量的相关性越强，绝对值越接近0说明两个变量的相关性越差 。当两个变量完全不相关时相关系数为0 。第二个值为p-value，统计学上，一般当p-value0.05时，可以认为两变量存在相关性 。
7. 非正态资料的相关分析
(1) 用途
?斯皮尔曼等级相关系数(Spearman’s correlation coefficient for ranked data )，它主要用于评价顺序变量间的线性相关关系，在计算过程中，只考虑变量值的顺序（rank, 值或称等级），而不考虑变量值的大小 。常用于计算类型变量的相关性 。
(2) 示例
(3) 结果分析
?返回结果的第一个值为相关系数表示线性相关程度 ， 本例中correlation趋近于1表示正相关 。第二个值为p-value，p-value越?。?表示相关程度越显著 。
8. 单样本T检验
(1) 用途
?单样本T检验 ， 用于检验数据是否来自一致均值的总体，T检验主要是以均值为核心的检验 。注意以下几种T检验都是双侧T检验 。
(2) 示例
(3) 结果分析
?本例中生成了2列100行的数组 ， ttest_1samp的第二个参数是分别对两列估计的均值，p-value返回结果 ， 第一列1.47820719e-06比指定的显著水平（一般为5%）?。衔钜煜灾? ，拒绝假设；第二列2.83088106e-01大于指定显著水平，不能拒绝假设：服从正态分布 。
9. 两独立样本T检验
(1) 用途
?由于比较两组数据是否来自于同一正态分布的总体 。注意：如果要比较的两组数据不满足方差齐性，需要在ttest_ind()函数中添加参数equal_var = False 。
(2) 示例
(3) 结果分析
?返回结果的第一个值为统计量，第二个值为p-value，pvalue=https://www.04ip.com/post/0.19313343989106416，比指定的显著水平（一般为5%）大 ， 不能拒绝假设，两组数据来自于同一总结，两组数据之间无差异 。
10. 配对样本T检验
(1) 用途
?配对样本T检验可视为单样本T检验的扩展，检验的对象由一群来自正态分布独立样本更改为二群配对样本观测值之差 。它常用于比较同一受试对象处理的前后差异，或者按照某一条件进行两两配对分别给与不同处理的受试对象之间是否存在差异 。
(2) 示例
(3) 结果分析
?返回结果的第一个值为统计量，第二个值为p-value，pvalue=https://www.04ip.com/post/0.80964043445811551，比指定的显著水平（一般为5%）大，不能拒绝假设 。
11. 单因素方差分析
(1) 用途
?方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA) ， 又称F检验，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验 。方差分析主要是考虑各组之间的平均数差别 。
?单因素方差分析（One-wayAnova），是检验由单一因素影响的多组样本某因变量的均值是否有显著差异 。
?当因变量Y是数值型，自变量X是分类值，通常的做法是按X的类别把实例成分几组，分析Y值在X的不同分组中是否存在差异 。
(2) 示例
(3) 结果分析
?返回结果的第一个值为统计量，它由组间差异除以组间差异得到，上例中组间差异很大，第二个返回值p-value=https://www.04ip.com/post/6.2231520821576832e-19小于边界值（一般为0.05）,拒绝原假设, 即认为以上三组数据存在统计学差异，并不能判断是哪两组之间存在差异。只有两组数据时，效果同 stats.levene 一样 。

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