曼-惠特尼u檢驗又稱「曼-惠特尼秩和檢驗」，英文（mann-whitney u test），是由h.b.mann和d.r.whitney於2023年提出的。它假設兩個樣本分別來自除了總體均值以外完全相同的兩個總體，目的是檢驗這兩個總體的均值是否有顯著的差別，簡單來說就是ab小樣本（樣本數不一定相等）分別來自於不同的總體，且ab二者的均值不相等，我們目的是要通過ab去檢驗一下兩個總體的均值是否有顯著的差異
簡單來說，t檢驗和mann-whitney u檢驗的區別：
1.我們知道這兩組的值
#知道這兩組的值
import
scipy.stats as stats
weight_high=[134,146,104,119,124,161,107,83,113,129,97,123]
weight_low=[70,118,101,85,112,132,94]
stats.mannwhitneyu(weight_high,weight_low,alternative='
two-sided')
#mannwhitneyuresult(statistic=62.0,pvalue=0.0993422478534652)
#大於0.05，也就是接受原假設
2.我們只知道均值，比如說我們分箱時，得到兩個不同的badrate，這樣我們首先按照badrate生成不同
importpycard as pc
help(pc.generate_samples)
'''generate_samples(good=none, bad=none, total=none)
生成僅由 0，1 值組成的樣本，以便於進行各種統計檢驗
引數:-----------
good: int, 好樣本的個數，即 0 的個數
bad: int, 壞樣本的個數， 即 1 的個數
total: int, 總樣本的個數。 good, bad, total 三個引數只能 3選 2個傳進來
返回:-----------
sample: 1darray, 生成的樣本
'''#
然後下面的步驟基本一樣
下面介紹引數
scipy.stats.mannwhitneyu( x, y, use_continuity = true, alternative = none )
卡方檢驗，U檢驗，t檢驗，F檢驗
卡方檢驗 主要用於等級資料 t檢驗 適用於計量資料 正態分佈 方差具有齊性的兩組間小樣本比較。包括配對資料間 樣本與均數間 兩樣本均數間比較三種，三者的計算公式不能混淆。也可以這樣理解主要是用於小樣本 樣本容量小於30 的兩個平均值差異程度的檢驗方法。u檢驗 檢驗應用條件與t檢驗基本一致，只是當大樣...
u檢驗和t檢驗區別與聯絡
u 檢驗和 t 檢驗可用於樣本均數與總體均數的比較以及兩樣本均數的比較。理論 上要求樣本來自正態分佈總體。但在實用時，只要樣本例數 n 較大，或 n小但總 體標準差 已知時，就可應用 u 檢驗 n 小且總體標準差 未知時，可應用 t 檢驗，但要求樣本來自正態分佈總體。兩樣本均數比較時還要求兩總體方差...
sas的卡方檢驗 以2016廣東作文為例
今年廣東卷的作文為看圖作文，題目如下 由可做下表 成績挨揍 不挨揍禿頂 98100 不禿頂5561 那通過成績判斷，挨揍和禿頂是不是有關係呢？程式如下 data kafang do r 1 to 2 do c 1 to 2 input count output end end cards 98 10...