网站首页设计多少钱,h5游戏在线玩平台,网络营销的分类,杭州建设网址更多资料获取 #x1f4da; 个人网站#xff1a;ipengtao.com Pingouin库基于pandas、scipy和statsmodels#xff0c;为用户提供了执行常见统计分析的功能。它支持各种统计方法和假设检验#xff0c;例如 t-tests、ANOVA、correlation analysis 等。让我们看一些示例代码 个人网站ipengtao.com Pingouin库基于pandas、scipy和statsmodels为用户提供了执行常见统计分析的功能。它支持各种统计方法和假设检验例如 t-tests、ANOVA、correlation analysis 等。让我们看一些示例代码以更全面地了解如何使用Pingouin库进行统计分析。 安装Pingouin库 首先确保已安装Pingouin库 !pip install pingouin示例1独立样本t-检验 import pandas as pd from pingouin import ttest# 创建示例数据集 data pd.DataFrame({Group: [A] * 20 [B] * 20,Values: list(range(20)) list(range(10, 30)) })# 执行独立样本t-检验 ttest_result ttest(datadata, dvValues, betweenGroup) print(ttest_result)以上示例演示了如何使用Pingouin进行独立样本t-检验。首先创建包含两个组的示例数据集。然后使用ttest()函数进行独立样本t-检验指定数据、因变量和分组变量并打印结果。 示例2相关性分析 from pingouin import correlation# 创建包含两个变量的示例数据集 data pd.DataFrame({X: range(20),Y: range(20) [5, 9, 3, 6, 8, 4, 7, 2, 1, 0] })# 计算Pearson相关系数和显著性 corr correlation(datadata, xX, yY, methodpearson) print(corr)这个示例展示了如何使用Pingouin执行Pearson相关性分析。创建一个包含两个变量的示例数据集并使用correlation()函数计算了这两个变量之间的Pearson相关系数以及相关性的显著性。 示例3双因素方差分析ANOVA from pingouin import anova# 创建包含两个因素的示例数据集 data pd.DataFrame({Group: [A] * 20 [B] * 20,Values: list(range(20)) list(range(10, 30)),Category: [X] * 10 [Y] * 10 [X] * 10 [Y] * 10 })# 执行双因素ANOVA anova_result anova(datadata, dvValues, betweenGroup, detailedTrue) print(anova_result)这个示例展示了如何使用Pingouin执行双因素方差分析ANOVA。创建一个包含两个因素的示例数据集并使用anova()函数执行双因素ANOVA。指定数据、因变量、分组变量以及detailedTrue以获取更详细的分析结果。 配对样本t-检验 from pingouin import ttest# 创建示例数据集 data pd.DataFrame({Before: [5, 7, 3, 6, 2],After: [8, 9, 6, 10, 5] })# 执行配对样本t-检验 paired_ttest_result ttest(datadata, dvBefore, withinAfter, pairedTrue) print(paired_ttest_result)以上是如何使用Pingouin执行配对样本t-检验的示例。创建包含两列前后两次观测的示例数据集并使用ttest()函数进行配对样本t-检验指定数据、因变量和配对变量并打印结果。 线性回归 from pingouin import linear_regression# 创建示例数据集 data pd.DataFrame({X: range(20),Y: range(20) [5, 9, 3, 6, 8, 4, 7, 2, 1, 0] })# 执行线性回归 regression_result linear_regression(datadata, xX, yY) print(regression_result)上述代码展示了如何使用Pingouin进行线性回归。创建包含两个变量的示例数据集并使用linear_regression()函数执行线性回归分析计算回归系数、显著性等并打印结果。 多因素方差分析ANOVA from pingouin import anova# 创建包含多个因素的示例数据集 data pd.DataFrame({Group: [A] * 20 [B] * 20,Values: list(range(20)) list(range(10, 30)),Category: [X] * 10 [Y] * 10 [X] * 10 [Y] * 10,Color: [Red] * 20 [Blue] * 20 })# 执行多因素ANOVA multifactor_anova_result anova(datadata, dvValues, between[Group, Color], detailedTrue) print(multifactor_anova_result)这个示例展示了如何使用Pingouin进行多因素方差分析ANOVA。创建一个包含多个因素的示例数据集并使用anova()函数执行多因素ANOVA。在此例中指定了数据、因变量、多个分组变量以及detailedTrue以获取更详细的分析结果。 Pingouin库还有更多功能如非参数检验、协方差分析等。这些功能为用户提供了丰富的统计分析工具有助于深入了解数据和进行科学实验分析。 Python学习路线 更多资料获取 个人网站ipengtao.com 如果还想要领取更多更丰富的资料可以点击文章下方名片回复【优质资料】即可获取 全方位学习资料包。 点击文章下方链接卡片回复【优质资料】可直接领取资料大礼包。