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  • Python sklearn-如何计算p值

    千次阅读 2020-12-23 06:27:47
    value: 8.758e-193 ============================================================================== coef std err z P>|z| [0.025 0.975] --------------------------------------------------------------------...

    您可以使用statsmodelsimport statsmodels.api as sm

    logit_model=sm.Logit(y_train,X_train)

    result=logit_model.fit()

    print(result.summary())

    结果应该是这样的Logit Regression Results

    ==============================================================================

    Dep. Variable: y No. Observations: 406723

    Model: Logit Df Residuals: 406710

    Method: MLE Df Model: 12

    Date: Fri, 12 Apr 2019 Pseudo R-squ.: 0.001661

    Time: 16:48:45 Log-Likelihood: -2.8145e+05

    converged: False LL-Null: -2.8192e+05

    LLR p-value: 8.758e-193

    ==============================================================================

    coef std err z P>|z| [0.025 0.975]

    ------------------------------------------------------------------------------

    x1 -0.0037 0.003 -1.078 0.281 -0.010 0.003

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  • python实现计算两组数据P值的方法发布时间:2020-07-11 09:31:21来源:亿速云阅读:259作者:清晨这篇文章将为大家详细讲解有关python实现计算两组数据P值的方法,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望...

    python实现计算两组数据P值的方法

    发布时间:2020-07-11 09:31:21

    来源:亿速云

    阅读:259

    作者:清晨

    这篇文章将为大家详细讲解有关python实现计算两组数据P值的方法,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

    一、代码

    # TTest.py

    # -*- coding: utf-8 -*-

    '''

    # Created on 2020-05-20 20:36

    # TTest.py

    # @author: huiwenhua

    '''

    ## Import the packages

    import numpy as np

    from scipy import stats

    def get_p_value(arrA, arrB):

    a = np.array(arrA)

    b = np.array(arrB)

    t, p = stats.ttest_ind(a,b)

    return p

    if __name__ == "__main__":

    get_p_value([1, 2, 3, 5, ], [6, 7, 8, 9, 10])

    二、T检验:两样本T检验

    两样本t检验是比较两个样本所代表的两个总体均值是否存在显著差异。除了要求样本来自正态分布,还要求两个样本的总体方差相等也就是“方差齐性”。

    检验原假设:样本均值无差异(μ=μ0)

    Python命令stats.ttest_ind(data1,data2)

    当不确定两总体方差是否相等时,应先利用levene检验检验两总体是否具有方差齐性stats.levene(data1,data2)如果返回结果的p值远大于0.05,那么我们认为两总体具有方差齐性。如果两总体不具有方差齐性,需要加上参数equal_val并设定为False,如下。

    stats.ttest_ind(data1,data2,equal_var=False) // TTest中默认是具有方差齐性

    三、结果解释

    当p值小于某个显著性水平α(比如0.05)时,则认为样本均值存在显著差异,具体的分析要看所选择的是双边假设还是单边假设(又分小于和大于)注意stats.ttest_ind进行双侧检验。

    当t值大于0,则有((1-p)* 100)%的把握认为认为第一组数据好与第二组数据。例如p=0.05,那么我们有95%的把握认为第一组数据好于第二组数据。

    关于python实现计算两组数据P值的方法就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。

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  • Python 计算 π 的简单示例

    千次阅读 2021-02-05 15:21:15
    在我看来,我乐于计算π,也就是计算π的。因为π是一个无理数,它是无限的。这就意味着任何对π的计算都仅仅是个近似。如果你计算100位,我可以计算101位并且更精确。迄今为止,有些人已经选拔出超级计算机来...

    对python这个高级语言感兴趣的小伙伴,下面一起跟随编程之家 jb51.cc的小编两巴掌来看看吧!

    π是一个无数人追随的真正的神奇数字。我不是很清楚一个永远重复的无理数的迷人之处。在我看来,我乐于计算π,也就是计算π的值。因为π是一个无理数,它是无限的。这就意味着任何对π的计算都仅仅是个近似值。如果你计算100位,我可以计算101位并且更精确。迄今为止,有些人已经选拔出超级计算机来试图计算最精确的π。一些极值包括 计算π的5亿位。你甚至能从网上找到包含 π的一百亿位的文本文件(注意啦!下载这个文件可能得花一会儿时间,并且没法用你平时使用的记事本应用程序打开。)。对于我而言,如何用几行简单的Python来计算π才是我的兴趣所在。

    e8cd09f24e0853fb24931e19e18fec2e.png

    你总是可以 使用 math.pi 变量的 。它被 包含在 标准库中, 在你试图自己 计算它之前,你应该去使用它 。 事实上 , 我们将 用它来计算 精度 。作为 开始, 让我们看 一个 非常直截了当的 计算Pi的 方法 。像往常一样,我将使用Python 2.7,同样的想法和代码可能应用于不同的版本。我们将要使用的大部分算法来自 Pi WikiPedia page并加以实现。让我们看看下面的代码:

    # @param 使用 Python 计算 π 值

    # @author 编程之家 jb51.cc|www.jb51.cc

    importsys

    importmath

    defmain(argv):

    i

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  • P>| t |为其P值,小于0.05表示差异显著。 参考资料: 1. 双重差分法(DID)入门必看 - 知乎 2. 什么是双重差分模型(:difference-in-differences model)? - 知乎 3. Python 普通最小二乘法(OLS)进行多项式...

    1. DID(Differences-in-Differences)定义

            双重差分法,其主要被用于社会学中的政策效果评估。这种方法需要两个「差异」数据。一个是干预前后的「差异」,这个是自身实验前后的差异。另外一个是干预组与对照组的「差异」。DID利用这两个「差异」的差异来推算干预的效果。因此,顾名思义叫做双重差分法。

            其原理是基于一个反事实的框架来评估政策发生和不发生这两种情况下被观测因素y的变化。如果一个外生的政策冲击将样本分为两组:受政策干预的Treat组未受政策干预的Control组(在政策冲击前,Treat组和Control组的y没有显著差异)。那么,可以将Control组在政策发生前后y的变化看作Treat组未受政策冲击时的状况(反事实的结果)。通过比较Treat组y的变化(D1)以及Control组y的变化(D2),就可以得到政策冲击的实际效果(DD=D1-D2)。

    注意:只有在满足“政策冲击前Treat组和Control组的y没有显著差异”(即平行性假定)的条件下,得到的双重差分估计量才是无偏的。 

    如下图所示:

    干预组实验前为A1,实验后为A2。对照组实验前为B1,实验后为B2。对于干预组实验前后差异为A2-A1,对于对照组实验后为B2-B1。两者之差(A2-A1)-(B2-B1)即为DID结果,因果效应/处理效应。如下图处理效应所代表的部分。

     

    2. DID模型形式

             为分组虚拟变量(处理组=1,控制组=0);[公式] 为分期虚拟变量(政策实施后=1,政策实施前=0);交互项 [公式] 表示处理组在政策实施后的效应,其系数即为双重差分模型重点考察的处理效应。 

    3. OLS多项式拟合

            根据DID公式,我们可以通过使用多项式拟合的方法来求得DID及其P值。以下为Pyhton方法:使用statsmodels库中ols方法,需要根据上述公式准备数据,t代表时间(干预前=0,干预后=1)、g代表分组(干预组=1,对照组=0)、还有一个是交叉项tg(计算其t*g即可)。

    代码如下:

    import statsmodels.formula.api as smf
    import pandas as pd
    v1 =[0.367730,0.377147,0.352539,0.341864,0.29276,0.393443,0.374697,0.346989,0.385783,0.307801]
    t1 = [0,0,0,0,1,0,0,0,0,1]
    g1 =[1,1,1,1,1,0,0,0,0,0]
    tg1 = [0,0,0,0,1,0,0,0,0,0]
    aa = pd.DataFrame({'t1':t1,'g1':g1,'tg1':tg1,'v1':v1})
    X = aa[['t1', 'g1','tg1']]
    y = aa['v1']
    est = smf.ols(formula='v1 ~ t1 + g1 + tg1', data=aa).fit() 
    y_pred = est.predict(X)
    aa['v1_pred'] = y_pred
    print(aa)
    print(est.summary()) 
    print(est.params) 

    准备数据格式如下:

    OLS结果Summary如下:

     

    交叉项的系数就是DID结果,处理效应。P>| t |为其P值,小于0.05表示差异显著。 

     

    参考资料:

    1. 双重差分法(DID)入门必看 - 知乎

    2. 什么是双重差分模型(:difference-in-differences model)? - 知乎

    3. Python 普通最小二乘法(OLS)进行多项式拟合_公众号:SQLServer-CSDN博客

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