如何计算两个浮点列表的p值？

Question

所以我有浮动列表.喜欢[1.33,2.555,3.2134,4.123123]等等.这些列表是某些东西的平均频率.我如何证明两个列表不同？我想过计算p值.有没有这样做的功能？我查看了scipy文档,但无法弄清楚要使用什么.

有人可以请教吗？

Answer 1

假设你有一个这样的花车列表:

>>> data = {
...     'a': [0.9, 1.0, 1.1, 1.2],
...     'b': [0.8, 0.9, 1.0, 1.1],
...     'c': [4.9, 5.0, 5.1, 5.2],
... }

显然,a非常相似b,但两者都不同c.

您可能想要进行两种比较.

1. 成对:a类似于b？是a相似的c？是b相似的c？
2. 联合:是a,b和c同组画？(这通常是一个更好的问题)

前者可以使用独立的t检验来实现,如下所示:

>>> from itertools import combinations
>>> from scipy.stats import ttest_ind
>>> for list1, list2 in combinations(data.keys(), 2):
...     t, p = ttest_ind(data[list1], data[list2])
...     print list1, list2, p
...
a c 9.45895002589e-09
a b 0.315333596201
c b 8.15963804843e-09

这提供了相关的p值,并暗示这a和c是不同的,b并且c是不同的,但a并b可能相似.

后者可以使用单向ANOVA实现如下:

>>> from scipy.stats import f_oneway
>>> t, p =  f_oneway(*data.values())
>>> p
7.959305946160327e-12

p值表明a,b和c不太可能来自同一种群.