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Python使用NumPy实现统计分析,包括假设检验、方差分析、回归分析等

环境搭建准备工作: 1. 安装Python:从官网 https://www.python.org/downloads/ 下载并安装最新版本的Python。 2. 安装NumPy:使用以下命令在命令行中安装NumPy。 shell pip install numpy 3. 安装其他依赖库:根据需要安装其他需要的依赖库,比如pandas、scipy等。 样例数据说明: 为了演示统计分析的功能,我们将使用一个虚拟的身高和体重数据集,其中包含1000个样本。 代码实现: python import numpy as np # 身高和体重数据 heights = np.random.normal(170, 10, 1000) weights = np.random.normal(65, 5, 1000) # 假设检验 from scipy import stats t_stat, p_value = stats.ttest_ind(heights, weights) print("t-statistic:", t_stat) print("p-value:", p_value) # 方差分析 from scipy import stats f_stat, p_value = stats.f_oneway(heights, weights) print("F-statistic:", f_stat) print("p-value:", p_value) # 线性回归 from scipy import stats slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(heights, weights) print("Slope:", slope) print("Intercept:", intercept) print("R-squared:", r_value**2) print("p-value:", p_value) print("Standard Error:", std_err) 以上代码中,我们首先使用NumPy生成了1000个服从正态分布的身高和体重数据。然后使用scipy库中的stats模块进行假设检验(使用独立样本t检验)和方差分析(使用单因素方差分析)。 最后使用stats模块的linregress()方法进行线性回归分析,计算斜率、截距、R平方值、p-value和标准误差。 请注意,这里的数据集是虚拟的,你也可以使用其他数据集来进行统计分析。