scipy.stats.mstats.

ttest_onesamp

scipy.stats.mstats.ttest_onesamp(a, popmean, axis=0, alternative='two-sided')

計算單組分數平均值的 T 檢定。

參數:

aarray_like

樣本觀察

popmeanfloat 或 array_like

虛無假設中的期望值，如果為 array_like，則它必須具有與 a 相同的形狀，但不包括軸維度

axisint 或 None，選用

計算檢定的軸。如果為 None，則在整個陣列 a 上計算。

alternative{‘two-sided’, ‘less’, ‘greater’}，選用

定義對立假設。以下選項可用（預設為 ‘two-sided’）

• ‘two-sided’：樣本底層分佈的平均值與給定的母體平均值 (popmean) 不同

• ‘less’：樣本底層分佈的平均值小於給定的母體平均值 (popmean)

• ‘greater’：樣本底層分佈的平均值大於給定的母體平均值 (popmean)

在 1.7.0 版本中新增。

返回:

statisticfloat 或 array

t 統計量

pvaluefloat 或 array

p 值

註解

有關 ttest_1samp 的更多詳細資訊，請參閱 scipy.stats.ttest_1samp。