Testowanie hipotez statystycznych

Testowanie hipotez statystycznych w pandas to proces, w którym porównuje się dwa lub więcej rozkłady statystyczne, aby sprawdzić, czy różnice między nimi są istotne. Można to zrobić, używając różnych testów statystycznych, takich jak:

• Test t-Studenta
• Test U Manna-Whitneya
• Test Kruskala-Wallisa
• Test chi-kwadrat
• Test Z-Score

Aby przeprowadzić test statystyczny w pandas, najpierw należy zaimportować odpowiednie biblioteki i wczytać dane do ramki danych pandas. Następnie można użyć funkcji z grupy testów statystycznych, takich jak scipy.stats.ttest_ind() lub scipy.stats.mannwhitneyu(), aby przeprowadzić test i uzyskać wynik.

Oto przykład, jak przeprowadzić test t-Studenta w pandas:

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import stats

# Wczytaj dane do ramki danych pandas
df = pd.read_csv('data.csv')

# Wybierz dwie kolumny z ramki danych, które chcesz porównać
col1 = df['col1']
col2 = df['col2']

# Przeprowadź test t-Studenta
t, p = stats.ttest_ind(col1, col2)

# Sprawdź, czy wynik jest istotny statystycznie
if p < 0.05:
    print('Istotne różnice między rozkładami')
else:
    print('Nieistotne różnice między rozkładami')

W tym przykładzie wynik testu jest istotny statystycznie, jeśli p-value jest mniejsze niż 0,05. Jeśli tak, to oznacza, że różnice między rozkładami są istotne i nie wynikają z przypadku.