Проблемы с t-test scipy
Есть такое задание. Нужно в python посчитать t-test по уже известным данным (оценка коэффициента и стандартное отклонение).
Есть функция в библиотеке scipy, которая позволяет это сделать, но нужно иметь ряд данных.
Говорю про эту функцию:
scipy.stats.ttest_1samp
Она не позволяет внести в неё данные, которые даются в задачу. Других подходящих функций найти не могу.
Подскажите, пожалуйста, как можно в этой задаче сделать t-test в python. Заранее спасибо!
Ответы (1 шт):
Функция ttest_1samp тут не при делах, она используется только для сравнения средних значений выборок.
Значимость коэффициентов регрессии определяется по известным формулам, см. например https://economy-web.org/?p=292.
После того, как модель построена, уровень значимости q выбран, количество степеней свободы df известно, далее идем классической схемой. С помощью scipy.stats.t.ppf(q, df) вычисляем критические значения, подставляем их в указанные формулы, получаем доверительный интервал. Потом смотрим, покрывает-ли доверительный интервал значение 0. Если да - нулевую гипотезу не отклоняем.
Можно при желании использовать фeнкцию scipy.stats.t.interval(....) которая сразу дает значения границ доверительного интервала для заданного q и df.
Можно также расчётные значения коэффициентов сравнивать с критическими значениями и по их соотношению по стандартной схеме применять или отклонять нулевую гипотезу.
В общем - вариантов несколько, можно применять любой, только важно понимать, как вычислять саму статистиук, к которой применять t-критерий.