python - python(numpy、scipy 等)中是否有 t 测试表？

Question

我正在尝试练习，因为我对 python 和编程还很陌生，可以编写一个脚本，该脚本采用一个数字样本池，并仅使用表中的 t 值来产生比标准偏差更准确的偏差.

示例: 10 个样本，我希望列中的 t 表值为 0.975。在本例中为 10-1，第 9 行在第 0.975 列中的 t 值为 2.262

有什么简单的方法可以直接输入 python 或任何额外的库，我只需要 X 行第 0.975 列的 t 值，并在进一步的计算中使用它？

或者我是否必须找到一个 CVS 文件并尝试以这种方式导入值？我曾尝试过 scipy.stats 函数，但老实说，对于刚开始并且之前没有对 p 值或类似统计数据做过任何事情的人来说，这有点让人不知所措。

Answer 1

可以使用scipy.stats.t的ppf方法(即分位数函数) :

In [129]: from scipy.stats import t

In [130]: alpha = 0.025

In [131]: t.ppf(1 - alpha, df=9)
Out[131]: 2.2621571627409915

t.ppf() 最终调用 scipy.special.stdtrit ，因此您也可以使用该函数并避免通过 t.ppf() 的轻微开销:

In [141]: from scipy.special import stdtrit

In [142]: alpha = 0.025

In [143]: stdtrit(9, 1 - alpha)
Out[143]: 2.2621571627409915

(如果您想知道该函数是如何以名称 stdtrit 结尾的，它是 Student T D是TRibution 函数I关于T的反函数。很清楚，对吧？)