数据科学家联盟详解t值和Z值：从理论到实践

数据科学家联盟详解t值和Z值：从理论到实践

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1.

https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/build-share-deploy-how-business-analysts-and-data-scientists-achieve-faster-time-to-market-using-no-code-ml-and-amazon-sagemaker-canvas/

2.

https://blog.csdn.net/weixin_38753213/article/details/107118268

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https://blog.csdn.net/jliang3/article/details/106809634

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https://cloud.baidu.com/article/3337932

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https://blog.csdn.net/jliang3/article/details/107092038

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https://www.datafountain.cn/competitions/311/details

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https://www.cnblogs.com/apachecn/p/18463774

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https://www.digitalelite.cn/h-nd-8669.html

在数据科学领域，t值和Z值是进行假设检验时最常用的统计量。数据科学家联盟近期发布的一篇文章，详细介绍了这两种检验方法在实际工作中的具体应用，为数据分析人员提供了宝贵的实践指导。

在开始具体应用之前，我们先回顾一下Z检验和T检验的基本概念及其区别。

Z检验（Z-test）是在总体方差已知的情况下，用于检验样本均值与总体均值之间是否存在显著差异的统计方法。其适用条件包括：

• 总体方差已知
• 样本量较大（通常n≥30）
• 总体分布接近正态分布

T检验（T-test），又称学生t检验（Student's t-test），是在总体方差未知的情况下，用于检验样本均值与总体均值之间是否存在显著差异的统计方法。其适用条件包括：

• 总体方差未知
• 样本量较小（通常n<30）
• 总体分布接近正态分布

药物疗效评估

在医疗领域，t值和Z值常用于评估新药的疗效。例如，假设我们想要检验一种新药是否能有效降低血压。我们随机选取两组患者，一组服用新药，另一组服用安慰剂，然后测量他们的血压变化。

在这种情况下，我们可以使用双样本T检验来比较两组患者的血压变化均值是否存在显著差异。如果p值小于预设的显著性水平（如0.05），则可以认为新药的降压效果显著。

广告效果分析

在市场营销领域，t值和Z值可用于评估广告活动的效果。例如，假设我们想要检验某次广告活动是否显著提升了产品的销量。我们收集了广告投放前后的销售数据，然后使用配对样本T检验来分析销量的变化。

如果检验结果显示p值小于0.05，我们可以认为广告活动对销量的提升效果是显著的。

为了帮助读者更好地理解和应用这些统计方法，以下是使用Python进行Z检验和T检验的具体代码示例。

单样本Z检验

import statsmodels.stats.weightstats as sw

# 样本数据
arr = [23, 36, 42, 34, 39, 34, 35, 42, 53, 28, 49, 39, 46, 45, 39, 38, 45, 27, 43, 54, 36, 34, 48, 36, 47, 44, 48, 45, 44, 33, 24, 40, 50, 32, 39, 31]

# 进行单样本Z检验
tstats, pvalue = sw.ztest(arr, value=39)
print(tstats, pvalue)

双样本Z检验

import statsmodels.stats.weightstats as sw

# 两组样本数据
arr1 = [23, 36, 42, 34, 39, 34, 35, 42, 53, 28, 49, 39, 46, 45, 39, 38, 45, 27, 43, 54, 36, 34, 48, 36, 47, 44, 48, 45, 44, 33, 24, 40, 50, 32, 39, 31]
arr2 = [41, 34, 36, 32, 32, 35, 33, 31, 35, 34, 37, 34, 31, 36, 37, 34, 33, 37, 33, 38, 38, 37, 34, 36, 36, 31, 33, 36, 37, 35, 33, 34, 33, 35, 34, 34, 34, 35, 35, 34]

# 进行双样本Z检验
tstats, pvalue = sw.ztest(arr1, arr2, value=0, alternative='two-sided')
print(tstats, pvalue)

单样本T检验

from scipy import stats

# 样本数据
arr = [31, 35, 28, 29, 27, 34, 32, 33, 30, 26]

# 进行单样本T检验
statistic, pvalue = stats.ttest_1samp(arr, 30)
print('statistic={}, pvalue={}'.format(statistic, pvalue))

双样本T检验

import scipy.stats as stats

# 两组样本数据
arr1 = [23, 36, 42, 34, 39, 34, 35, 42, 53, 28, 49, 39, 46, 45, 39, 38, 45, 27, 43, 54, 36, 34, 48, 36, 47, 44, 48, 45, 44, 33, 24, 40, 50, 32, 39, 31]
arr2 = [41, 34, 36, 32, 32, 35, 33, 31, 35, 34, 37, 34, 31, 36, 37, 34, 33, 37, 33, 38, 38, 37, 34, 36, 36, 31, 33, 36, 37, 35, 33, 34, 33, 35, 34, 34, 34, 35, 35, 34]

# 进行双样本T检验
t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(arr1, arr2)
print(t_statistic, p_value)

通过以上代码示例，我们可以清晰地看到如何在Python中实现Z检验和T检验。这些方法在实际工作中非常实用，可以帮助我们快速判断数据之间的差异是否具有统计学意义。

t值和Z值作为假设检验中的重要统计量，在数据分析中发挥着不可替代的作用。通过数据科学家联盟的这篇文章，我们不仅了解了它们的基本概念和区别，更重要的是掌握了如何在实际工作中应用这些方法。无论是评估药物疗效还是分析广告效果，这些统计方法都能为我们提供有力的数据支持。