深入理解math庫中的統計檢驗函數

在Python的math庫中，雖然并沒有直接提供統計檢驗函數的專門子庫，但是我們可以利用一些基本的數學函數和第三方庫來進行統計檢驗。以下是一些常用的統計檢驗方法和如何在Python中實現它們：

1. t檢驗：用于比較兩組數據的均值是否存在顯著差異?？梢允褂肧ciPy庫中的ttest_ind函數。

from scipy import stats

group1 = [1, 2, 3, 4, 5]
group2 = [2, 3, 4, 5, 6]

t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(group1, group2)
print("t-statistic:", t_statistic)
print("p-value:", p_value)

2. 卡方檢驗：用于比較實際觀測頻數與期望頻數的差異，常用于檢驗分類變量?？梢允褂肧ciPy庫中的chi2_contingency函數。

from scipy import stats

observed = [[10, 15, 20], [15, 20, 25], [20, 25, 30]]
expected = [[13.75, 16.25, 18.75], [16.25, 20.00, 23.75], [20.00, 23.75, 27.50]]

chi2, p, dof, expected = stats.chi2_contingency(observed, expected)
print("Chi-squared statistic:", chi2)
print("p-value:", p)

3. ANOVA（方差分析）：用于比較三個或更多組數據的均值是否存在顯著差異?？梢允褂肧ciPy庫中的f_oneway函數。

from scipy import stats

group1 = [1, 2, 3]
group2 = [4, 5, 6]
group3 = [7, 8, 9]

f_statistic, p_value = stats.f_oneway(group1, group2, group3)
print("F-statistic:", f_statistic)
print("p-value:", p_value)

這些方法可以幫助你在Python中進行基本的統計檢驗。對于更復雜的統計分析，可能需要使用專門的統計庫，如Statsmodels或Scikit-learn。