假设检验计算

一、背景

用于实验组和对照组是否有显著性差异。

二、理论

具体计算细节可参考参考资料中的代码实例计算过程。

三、相关参数

3.1 P值计算

P值来自于F统计量

3.2 T值

3.3 F值计算

$$F=\frac{\frac{\mathrm{E}\mathrm{S}\mathrm{S}(\cdot )}{K}}{\frac{\mathrm{R}\mathrm{S}\mathrm{S}(\cdot )}{N-K-1}}$$

$\mathrm{E}\mathrm{S}\mathrm{S}(\cdot )$ 表示回归平方和：$y$ 回归值减去$y$ 均值后差的平方和$\mathrm{R}\mathrm{S}\mathrm{S}(\cdot )$ 残差平方和：$y$ 值减去$y$回归值之差的平方和。 F值的意义是用来检验样本的结果能够代表总体的真实程度。也就是常说的求样本p值，当p值的结果为$0.05\ge p>0.01$被认为是具有统计学意义，或结果为$0.01\ge p\ge 0.001$被认为具有高度统计学意义。

四、代码调用

t, p = stats.ttest_ind(experi_group, control_group)

五、参考资料

https://blog.csdn.net/ChenVast/article/details/82797532
https://zhidao.baidu.com/question/423048325.html
https://jingyan.baidu.com/article/642c9d3412e2f2644a46f7f6.html （假设检验案例）
https://zhidao.baidu.com/question/145587664.html
https://zhuanlan.zhihu.com/p/30511458 (推荐)
https://www.jianshu.com/p/74a1e171588a(具体值的计算)
https://zhuanlan.zhihu.com/p/86188571（T检验具体值计算）
https://baike.baidu.com/item/F%E6%A3%80%E9%AA%8C/9910842 （F检验）
https://icode.best/i/73044143730112 （F检验，Pvalue值）
https://zhidao.baidu.com/question/112336361.html(自由度)
https://www.cnblogs.com/haore147/p/3630212.html（F与T区别）
https://blog.csdn.net/grl18840839630/article/details/120508886 (具体值的计算)
https://www.chemalink.net/college/books/reader/13/250.html （alpha=0.05 F分布表）
https://blog.csdn.net/zijinmu69/article/details/80564566?spm=1001.2101.3001.6650.1&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-1-80564566-blog-120508886.pc_relevant_multi_platform_featuressortv2dupreplace&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-1-80564566-blog-120508886.pc_relevant_multi_platform_featuressortv2dupreplace&utm_relevant_index=2 （计算公式）
https://github.com/jinhualee/datashine/blob/master/statsmodels_ols.ipynb（代码实例计算过程）