Ich habe Leistungsdaten im Wert von 11 Monaten: < /p>
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Month Branded Non-Branded Shopping Grand Total
0 2/1/2015 1330 334 161 1825
1 3/1/2015 1344 293 197 1834
2 4/1/2015 899 181 190 1270
3 5/1/2015 939 208 154 1301
4 6/1/2015 1119 238 179 1536
5 7/1/2015 859 238 170 1267
6 8/1/2015 996 340 183 1519
7 9/1/2015 1138 381 172 1691
8 10/1/2015 1093 395 176 1664
9 11/1/2015 1491 426 199 2116
10 12/1/2015 1539 530 156 2225
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sagen wir, es ist Februar, 1. 2016, und ich frage "Sind die Ergebnisse im Januar statistisch unterscheiden sich statistisch von den letzten 11 Monaten?" < /p>
Month Branded Non-Branded Shopping Grand Total
11 1/1/2016 1064 408 106 1578
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Ich bin auf einen Blog gestoßen ... < /strong> < /p>
Ich bin auf den Blog von iAingallagher gestoßen. Ich werde mich hier reproduzieren (falls der Blog ausfällt). Der durchschnittliche britische Mann ist
175,3 cm groß. Eine Umfrage hat die Höhen von 10 britischen Männern aufgezeichnet, und wir möchten wissen, ob sich der Mittelwert der Stichprobe vom Mittelwert
bevölkerungsbedingt unterscheidet.# 1-sample t-test
from scipy import stats
one_sample_data = [177.3, 182.7, 169.6, 176.3, 180.3, 179.4, 178.5, 177.2, 181.8, 176.5]
one_sample = stats.ttest_1samp(one_sample_data, 175.3)
print "The t-statistic is %.3f and the p-value is %.3f." % one_sample
< /code>
Ergebnis: < /p>
The t-statistic is 2.296 and the p-value is 0.047.
< /code>
Schließlich zu meiner Frage ... < /strong> < /p>
In IAINGALLAGHS -Beispiel kennt er den Bevölkerungsmittelwert und vergleichen eine Probe (vergleicht (vergleichtone_sample_data
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([161,197,190,154,179,170,183,172,176,199,156], 106)