PYTHON РАСЧЕТ P VALUE

P-value - это статистическая мера, которая используется в тестировании гипотез. Она отражает вероятность получения результата, не менее экстремального, чем фактически полученный, при условии, что нулевая гипотеза верна. Если P-value меньше установленного уровня значимости, то нулевая гипотеза отвергается в пользу альтернативной.

В Python можно использовать библиотеку SciPy для расчета P-value. Функция ttest_ind() позволяет проводить двухвыборочный t-тест (Student’s t-test) и возвращает P-value. Например, для двух выборок a и b:

t_statistic, p_value = ttest_ind(a, b)print("P-value:", p_value)

Для одновыборочного t-теста можно использовать функцию ttest_1samp() из библиотеки SciPy:

t_statistic, p_value = ttest_1samp(a, 0)print("P-value:", p_value)

Также для примера рассмотрим расчет P-value с помощью модуля statsmodels:

import statsmodels.api as sm# Генерация данныхx = [1, 2, 3, 4, 5]y = [2, 4, 6, 8, 10]# Добавление константыx = sm.add_constant(x)# Обучение регрессииmodel = sm.OLS(y, x).fit()# Расчет P-valuep_value = model.f_pvalueprint("P-value:", p_value)

В данном примере мы генерируем данные для линейной регрессии, добавляем константу и обучаем модель с помощью библиотеки statsmodels. Затем расчитываем P-value для модели с помощью метода f_pvalue.