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我想使用 scipy.stats.mannwhitneyu 计算 x > y 的单边 p 值功能:
u_value, p_value = scipy.stats.mannwhitneyu(x, y)
然而，没有地方可以指定备择假设。在 R 中可以使用:
wilcox.test(x, y, alternative = 'greater')。
有谁知道是否可以使用 scipy 或任何其他包在 python 中执行此操作？
最佳答案
从 Scipy 0.17.0 开始，您现在可以执行 scipy.stats.mannwhitneyu(x, y, alternative='greater')。
关于python - 是否可以在 Scipy 的 Mann-Whitney U 检验中指定替代假设？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/24898118/
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我想使用 scipy.stats.mannwhitneyu 计算 x > y 的单边 p 值功能: u_value, p_value = scipy.stats.mannwhitneyu(x, y)
我想知道为什么在 python 和 R 中进行 mann whitney u 测试时我的答案如此不同。在 python 中: from scipy.stats import mannwhitneyu
我通过 RStudio 1.2.5042 在 R 3.6.3 中使用 rstatix 库，并且在运行两个样本 Wilcoxon 又名 Mann-Whitney U 测试时得到了不可能的 p 值 1 .
我目前正在尝试使用 Mann-Whitney U Test，我发现 Apache Commons Math 已经实现了它。查阅了多个网站(Wiki就是其中之一)，都表示本次测试的U统计量是U1和U2中
我通过 RStudio 1.2.5042 在 R 3.6.3 中使用 rstatix 库，并且在运行两个样本 Wilcoxon 又名 Mann-Whitney U 测试时得到了不可能的 p 值 1 .
我是一名优秀的程序员,十分优秀！