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Statistiques avec SciPy
Test t de Student :
- scipy.stats.ttest_ind([3, 5, 7], [6, 9, 10, 11]) : test t standard pour comparer les valeurs de 2 échantillons et renvoie une paire (statistique t, p-value), ici (-2.4967511357294372, 0.054707113913075575). Le test fait l'hypothèse d'une variance égale, sinon, rajouter equal_var = False.
- scipy.stats.ttest_rel([3, 5, 7], [6, 9, 10]) : test t apparié (il doit y avoir autant de valeurs dans les 2 vecteurs). Renvoie une paire (statistique t, p-value), ici (-10.0, 0.0098524570233256923).
Test de Wilcoxon rank-sum non apparié (non paramétrique) :
- res = scipy.stats.ranksums(range(1, 20), range(21, 40))
- renvoie un tuple nommé de 2 valeurs : statistic et pvalue.
Test de Wilcoxon Mann-whitney non apparié (non paramétrique) qui corrige pour les égalités de rang :
- res = scipy.stats.mannwhitneyu(range(1, 20), range(21, 40))
- renvoie un tuple nommé de 2 valeurs : statistic et pvalue.
Test de Wilcoxon apparié (non paramétrique) :
- res = scipy.stats.wilcoxon(range(1, 20), range(21, 40))
- renvoie un tuple nommé de 2 valeurs : statistic et pvalue.
Corrélations :
- faire import scipy.stats
- corrélation de Pearson : scipy.stats.pearsonr([2, 4, 6, 2, 9], [3, 5, 9, 4, 7]) : renvoie une tuple avec le coefficient de corrélation de Pearson et la p-value (probabilité sur des données non corrélées d'avoir un coefficient de corrélation au moins aussi bon), ici (0.77685085895124795, 0.12221580875381219).
- corrélation de Spearman : scipy.stats.spearmanr([2, 4, 6, 2, 9], [3, 5, 9, 4, 7]) : renvoie une tuple avec le coefficient de corrélation de Spearman et la p-value (probabilité sur des données non corrélées d'avoir un coefficient de corrélation au moins aussi bon), ici SpearmanrResult(correlation=0.87208159927238094, pvalue=0.053854217727542113).
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