![演習１-3：クラスごとに可視化
105
? petal-lengthは、2つの分布があるように見える
?クラスに分けてヒストグラム及び正規分布で表現
? ヒント
? クラスごとに分類
? irisSetosa = iris[iris.iloc[:,2]=='Iris-setosa']
? irisVersicolor = iris[iris.iloc[:,2]=='Iris-versicolor']
? irisVirginica = iris[iris.iloc[:,2]=='Iris-virginica']](https://image.slidesharecdn.com/statisticalanalysis-190124093721/85/-105-320.jpg)
![演習1-4：母平均の信頼区間の推定
106
? “iris_2metrics2.csv”を読み込んで、sepal-lengthの母平均の
95％信頼区間を推定せよ
? ヒント
? 信頼区間の求め方
? alpha = 0.95 # 信頼係数95%
? n = len(iris['sepal-length']) # sample数
? t = stats.t.ppf(1-(1-alpha)/2, n-1) # t分布を用いて確率変数tを計算
? t_min = mu - t * sigma / np.sqrt(n-1) # 下限
? t_max = mu + t * sigma / np.sqrt(n-1) # 上限](https://image.slidesharecdn.com/statisticalanalysis-190124093721/85/-106-320.jpg)
![演習1-6：平均の差の検定
108
? クラスを分けて、それぞれsepal-lengthとpetal-lengthの差を
棄却域5%で検定せよ
? ヒント
? from scipy import stats
? t, p = stats.ttest_ind(データA, データB, equal_var=False)
?クラスごとに分類
? irisSetosa = iris[iris.iloc[:,2]=='Iris-setosa']
? irisVersicolor = iris[iris.iloc[:,2]=='Iris-versicolor']
? irisVirginica = iris[iris.iloc[:,2]=='Iris-virginica']](https://image.slidesharecdn.com/statisticalanalysis-190124093721/85/-108-320.jpg)
统计分析
- 1. 九州大学 大学院システム情報科学研究院 情報知能工学部門 データサイエンス実践特別講座 備瀬竜馬，Diego Thomas, 末廣 大貴 「统计分析」
- 3. 确率と确率分布
- 4. 頻度～わかりやすい場合 ?さいころを1000回振って出た目の回数 ?「1」が168回，「2」が164回， ...， 「6」が164回 ?5段階アンケートの回答結果の集計 ?「非常によい」が103名，「よい」が30名，..., 「非常に悪い」が0名 ?今日のメニュー注文者数 ?「かつ丼」が58食，「ラーメン」が102食, ..., 「高菜めし」が21食
- 13. 「データ?が取りうる値が有限個」の場合の 確率分布(頻度分布にそっくり...) ?例１:さいころの目 ?取りうる値=6通り 確率 1/6 1 2 3 4 5 6 全部足せば1になる
- 14. これを「連続分布」と呼びます ?離散分布 ?(?) ? ?(?)は確率密度 ?ある区間を考えれば確率 ?面積が確率を表す ?従って「値?がドンピシャで出る 確率はゼロ」(わかりにくいですが...) ?全部の範囲を考えれば1になる ? ? ? ?? = 1 確率 密度 ? ? 確率 密度 ? 本講義では 小文字の?
- 15. (離散?連続以外の)もう一つの分類： パラメトリックとノンパラメトリック ?パラメトリックな確率分布 ?少数のパラメータで形状が定まる分布 ?ex. 正規分布 → 平均?分散 ?ex. 一様分布 → 分布範囲 ?ノンパラメトリックな確率分布 ?任意形状の分布 ?「○○分布」というような名前はない ?ヒストグラムもその一種 分散 平均 ? ?
- 19. (1次元)正規分布: ガウス分布とも呼ばれます ? ?2 : 分散 ? ?: 平均 ?関数形は複雑に見えるが，落ち着いて考えてみよう！ ? ? ? = 1 2??2 exp ? ??? 2 2?2 ? 分散が大きいと山のすそ野が広い 平均は、山の頂上の場所
- 21. 正規分布の分散 「自分がどれぐらい外れているか」がわかる 95%が この中に 68%が この中に ? ? ? + ?2 ? + 1.96 ?2? ? ?2? ? 1.96 ?2 ? ± ?2 ? ± 2.57 ?2→99% ? ± 1.96 ?2
- 32. 全部が無理なら一部だけ：標本 32 無作為抽出 (ランダムサンプリング) 標本 母集団：ありとあらゆる生徒 ?: 母平均 （ありとあらゆる生徒の平均点) ?2: 母分散 （ありとあらゆる生徒の平均点からのばらつき) ?: 標本平均 = (81 + 67 + 77)/3 = 75 ?2 : 標本分散 = (62 + 82 + 22 )/3 ≈ 34.7 ?: 標本サイズ = 3 知りようが ない 知りようが ない こちらは わかる 82点 67点 77点
- 33. やりたいこと： 標本平均から母平均を推定したい 33 無作為抽出 (ランダムサンプリング) 標本 母集団：ありとあらゆる生徒 ?: 母平均 （ありとあらゆる生徒の平均点) ?2: 母分散 （ありとあらゆる生徒の平均点からのばらつき) ?: 標本平均 ?2: 標本分散 ?: 標本サイズ ③なるべく 正確に 推定したい ①これを知りたいのだが， 全生徒(母集団)が 不可知なので知りようがない ②標本を測れば 計算できます
- 34. 面白い事実1：「標本平均の分布」は 母平均を中心とした正規分布！ 母集団: ありとあらゆる生徒 標本平均 ? 頻度 標本１ 標本平均 68点 標本２ 標本平均 71点 … 標本? 標本平均 95点 母平均
- 36. 面白い事実2： 「標本平均の分布」のバラツキは標本サイズで決まる 36 標本サイズ小 母平均 標本平均 ? 標本サイズ大? 標本平均の ばらつき小 標本平均 68点 標本サイズ大標本サイズ大 標本サイズ小 母集団: ありとあらゆる生徒 標本平均 71点 標本平均 95点 標本平均 72点 標本平均 70点 標本平均 68点 まぁ確かに標本サイズが無限大になれば「母平均」からブレないだろう
- 38. 面白い事実2： 「標本平均の分布」のバラツキは標本サイズで決まる ?標本平均の分散（標本平均のばらつき） ? ? 2 = ?2 ? ?2 : 母分散 ?: 標本サイズ 標本サイズが大きくなるほど， バラツキはどんどん小さく 母平均 標本平均 ? 標本サイズ大 標本サイズ小 というわけで，基本的には データは多いほうがよい
- 40. プログラム：標本平均の分布 ? 標準正規分布(平均：０、分散：１)からランダムで100個の標本 サンプリングを100回繰り返して、その平均を求めよう！ ? その標本平均の分布をみる 平均 ：-0.0266 標準偏差： 0.0873
- 41. 練習３： 標本平均の分布 ? 標本数Nを100,1000,10000と変えてみよう！ ? 分布の形がどう変わるか観察せよ ? 標本数Nが大きいほど、平均は0に近くなり、分散(標準偏差)は 小さくなるのがわかる（中心極限定理）
- 43. 虫のよいケース： 母分散がわかっているケース (1/3) ?母分散?2 ＝すべての生徒のテストの点数の分散 ?ふつうはこれが既知ということはないのだが... ?これが既知なら，標本平均の分散?? 2 は ?2 ? なので … ?母平均は「今得られた標本平均の周りに分散?? 2 で分布」と考える のが素直 標本平均68点 ? ? 2 = ?2 ? 真の平均(母平均)
- 44. 虫のよいケース： 母分散がわかっているケース (2/3) ?なので... ?真の平均は，95%の確率で，標本平均±1.96 ? ?の 範囲にある！ ?母分散?が小 or ?が大 → 区間は狭く(=より正確に) 標本平均 68点 真の平均 (母平均) 標本平均 ±1.96 ? ? 2 = ±1.96? ? 95% 95%信頼区間
- 45. ?さらに... ?真の平均は，99%の確率で，標本平均±2.57 ? ?の 範囲にある！ ?信頼度を高める(95→99%)には区間を広げざるを得ない 虫のよいケース： 母分散がわかっているケース (3/3) 標本平均 68点 真の平均 (母平均) 標本平均 ±2.57 ? ? 2 = ±2.57? ? 99% 99%信頼区間
- 46. Q:普通は母分散がわからない．どうするか？ A: 標本サイズ?が大きいなら標本分散で代用 標本平均 72点 標本分散?? 2 78 ≒ 母分散?2と「みなす」 標本サイズ? = 例えば 100 でも...標本平均はそのまま信じないのに(信頼区間つきで答える)， 標本分散は「≒母分散」とみなす．ちょっと気持ち悪いなぁ... 気持ち悪いなら，次スライドの方法も使えますよ あとは「虫のよいケース」と同じ
- 47. Q:母分散も不明，?も小さい．どうするか？ A: 次の２つの変更をする ?変更１： 母分散の代わりに，標本分散を用いる ?変更2： 正規分布の代わりに(よく似た)t分布を用いる 標本平均68点 標本分散? ? 2 112 怪しいけど しょうがない 標本平均68点 真の平均 (母平均) 標本平均 ±2.262?? ? ? 1 95% t分布 正規分布では1.96?だったので， t分布を使うと，もっと広め， すなわち安全サイドに 範囲をとることになる
- 48. 参考：なんだろう，t分布... 以下の点だけ抑えておけば十分 wikipedia =正規分布 =標本サイズ? ? 1 ①標本サイズ? →大で 正規分布に近づく ②正規分布よりつぶれ ている → 同じ信頼度なら 区間は広がる
- 49. プログラム：母平均の推定 ? 成績データ“grade_data1.csv”を読み込んで、Englishの母平均 の95％信頼区間を推定してみよう！ 信頼区間の下限: 55.0903702599 信頼区間の上限: 81.9096297401
- 52. 統計的検定とは何で，いつ使うのか？ ? 「AとBは差がある」と統計的に言いたいときに使う ? 事例 ? 東京と福岡で平均所得に差があるか？ ? あるトレーニングを行った前後で能力に差が出たか？ ? あるダイエット食品に効果があるか？ ? ダイエット食品と食べた群と食べなかった群に差があるか？ ? ある遺伝子がある病気の原因になるか？ ? 「野生型」と「その遺伝子をノックアウトした型」で，病気の罹患率に差があるか？
- 54. 統計的検定の基本手順 (1/3) ? 帰無仮説の設定 ? 言いたいことと反対の仮説(「AとBに差はない」)を立てる ? 仮説の下で矛盾が起こることを証明 ? ＝そもそも仮説が間違っていた ? 対立仮説(「AとBに差はある」)を採択 なんかすごく回りくどく見える 最初から「差がある」ことを示せばいいのでは？ 九大生と考える 九大生ならそんな 点数とるはずがない 九大生ではない
- 55. 統計的検定の基本手順 (2/3) 回りくどく見えますが... ? 「差がある」ことを直接証明するよりも ? 「差がない」ことを前提にして矛盾を導くほうが楽 ? いわゆる「背理法」 ? 「 2が有理数でない」ことを直接証明するよりも ? 「 2が有理数である」ことを前提にして矛盾を導くほうが楽 ? 1つでも矛盾が見つかれば，それで否定できる点がありがたい！ 正面から試行錯誤しながら追及するより， 容疑者に自分の正しさを証明させながら， そのほころびを(1つでも)見つけたほうが早い
- 56. 統計的検定の基本手順 (3/3) もうちょっと詳細 ? 帰無仮説の設定 ? 言いたいことと反対の仮説(「AとBに差はない」)を立てる ? 検定統計量の計算 ? 例えば標本平均 ? 確率の計算 ? その統計量が「どの程度起こりうるものなのかどうか」 ? 仮説の判定 ? そもそも仮説が間違っていた ? 対立仮説(「AとBに差はある」)を採択 九大生と考える 「九大生ならとるはずが ない」点数をとった 九大生と考えたのが 間違いだった 九大生としての テストを受験させる 九大生ではない
- 58. 簡単な検定の例： 平均の検定
- 60. 平均の検定： その平均は母集団に受け入れられるのか？（1/5） ?母集団の分布(母平均? ，母分散?2 )はわかっているとする ?あまり現実にはないが，今回はシンプルな例ということで ?標本平均の分布は(既述の通り)正規分布になる 母平均（既知） 標本平均 ?? 母平均, 母分散 標本平均 標本平均 標本平均 標本平均の分散＝ 母分散 ?2 標本サイズ ? 九大全体 元の分布によらず，常に正規 分布になるのはありがたい！ 中心極限定理バンザイ！
- 61. 平均の検定： その平均は母集団に受け入れられるのか？（3/5） ?もうわかりますよね！ 母平均（既知） 標本平均 ?? 標本平均が この辺なら 受け入れ可能 標本平均が この辺なら 受け入れたくない
- 62. 平均の検定： その平均は母集団に受け入れられるのか？（4/5） ?端っこのほうにきたら(リスクは少々あるが)棄却して しまう！ 九大生でない！と 結論しても， それが過ちである 可能性は高々5% 標本平均 ?母平均? 95% ? ? 1.96 ? ? ? + 1.96 ? ? 「九大生である」という 帰無仮説を 有意水準5%で棄却できる 九大生じゃないでしょ！ ヤバイ，バレタ！
- 63. 平均の検定： その平均は母集団に受け入れられるのか？（5/5） ?もっと端っこなら，もっと自信をもって棄却できる 標本平均 ?母平均? 99% ? ? 2.57 ? ? ? + 2.57 ? ? 「九大生である」という 帰無仮説を 有意水準1%で棄却できる 九大生でない！と 結論しても， それが過ちである 可能性は高々1%
- 64. ?値，有意水準，有意差： 単なる言葉の使い方 差がない帰無仮説 ?値=5%で検定 有意水準5%で 帰無仮説を棄却できた 有意な差がある 両者には有意差 (? = 0.05)がある ヤバイ，バレタ！
- 65. 標本サイズ?は重要 ?標本サイズ?→大，標本平均の分散→小 ?母平均から少しでも違えば，有意差が出る ?＝標本サイズが大きければ，わずかな差でも信頼できる 65 母平均 標本平均 ?? 母平均 標本平均 ?? 標本平均の分散＝ 母分散 ?2 標本サイズ ? ｔ
- 66. 平均の差の検定
- 68. 平均の差の検定～実際の攻め方 68 K大学の母集団 標本 L大学の母集団 標本 ? ?と ? ?の差 母平均は異なる ＝母集団には 有意差がある 標本平均 ? ? 標本平均 ? ? この差は「母平均が 等しい」という仮説下 ではあり得ない
- 69. 標本平均の差をテストしたいんです： t分布する二つの値の「差」も，やはりt分布 69 K大学 L大学 母平均(未知) 標本平均 ? ? ? ? 標本平均の 分布 (t分布) 母平均(未知) 標本平均 ? ? ? ? 標本平均の 分布 (t分布)? ?と ? ?の 差をチェックしたい 標本分散? ? 2 ? ? 1 標本平均 ? ? ? ? ? ? ? 2 ??1 + ? ? 2 ??1 ? ? ? ? ? 標本平均の 差の分布 (t分布) 標本分散?? 2 ? ? 1 t分布の場合も 同様でよかったー
- 70. Python で t 検定 ? Python で実行するのはとても簡単！ 1. 差があるか確認したいデータを２つ用意 2. 有意水準を決定：5% 3. 2つのデータを関数に放り込む 4. t, p値が出る 5. p値が0.05(5%)以下なら、有意に差がある 70 0 t分布 赤い区間に入る確率：p値 t値 95% p値
- 75. プログラム：ｔ検定 ?帰無仮説は「福岡と東京の８月の気温に差はない」 ?t 検定！（たった２行！） 75 P < 0.05 で有意性あり！ （福岡と東京に気温差はある！） t値：4.42853766713 p値：4.37071161374e-05
- 77. 練習５：irisデータ ?Sepal length と sepal widthの平均の差に 有意差があるかを調べよ ?まずは、ヒストグラムで可視化せよ ?t 検定で t 値，p 値を求めよ 77
- 78. 平均の差の検定（t 検定）：対応なし ?対応のない異なる集団を比較 ?K大学とL大学のテストの点数差を比較 ? K大学のA君とL大学のB君は全く対応関係のない別人 ?東京と福岡で平均所得に差があるか？ K大学の母集団 L大学の母集団 平均に差が あるか？
- 79. 平均の差の検定（t 検定）：対応あり ?対応ある項目を比較 ?同じ学生が複数の科目を受験 ? 英語と数学の平均点 ?東京と福岡の気温に差があるか？ ? 同じ日の気温で対応付けて、東京、福岡で差があるか？ ??? Aさん Bさん 数学 英語 70点 90点 70点 80点 60点 60点 ??? 1/1 1/2 7℃ 9℃ 8℃ 9℃ 12℃ 13℃ 東京 福岡 12/31
- 80. 平均の差の検定（t 検定）：対応あり K大学の母集団 標本 ??? Aさん Bさん 数学 英語 70点 90点 70点 80点 60点 80点 点数の差 20 10 0 ??? 母集団で、生徒ごとの英語と数学 の点数に差がないなら、点数の差 の平均は0になるはず。
- 81. 平均の差の検定（t 検定）：対応あり 標本 ??? 数学 英語 70点 90点 70点 80点 60点 80点 点数の差 20 10 0 ??? K大学の母集団 差の母平均(未知) ? ??? = 0 点数の差の標本平均： ? ??? = 10 これはめったに起きないこと？
- 82. 平均の差の検定（t 検定）：対応あり ? 対応ある検定では 1. 差があるか確認したい対応があるデータを２つ用意 2. 有意水準を決定：5% 3. 2つのデータを関数に放り込む 関数の中で、自動で対応あり検定を行ってくれている 4. t, p値が出る 5. p値が0.05(5%)以下なら、有意に差がある 82 0 t分布 赤い区間に入る確率：p値 t値 95% p値
- 85. 対応あり：プログラミング ?stats.ttest_rel：対応あり ?日にちが対応している ?stats.ttest_ind：対応なし ?日にちが対応してない場合 85 今回は対応あり！ 帰無仮説は「福岡と東京の８月の気温に差はない」 p < 0.05 で有意性あり！ （福岡と東京に対応ありで気温差はある！）
- 88. 平均の差の検定（t 検定）：片側検定 ? 帰無仮設は「平均が同じ」?棄却 ? あくまで、「平均は違う」ということしか言っていない ? 大小関係を言いたい場合は、片側検定でよい 880 両側 検定 95％信頼区間 両側足して5% t値 t分布 t値 片側 検定 0.0250.025 0.05 片側だけで5%
- 89. 分散分析(ANOVA)の必要性 ? ３群以上（例えば工学部，理学部，経済学部で英語の点数に 差があるか？）の場合、各組合せでt検定を行ってよい？ 89 母集団 標本A 標本B 標本C 母集団 の分布 標本 分布A 標本 分布B 標本 分布C 差がないと仮定すると 母集団の分布は同じ たまたま点数が偏って標本されたかもしれない 群数が多いと、偏って標本される可能性が増える！ 群間同士の分散を考慮した 検定(分散分析)が必要！
- 92. 分散分析：プログラム ?帰無仮説：東京、京都、福岡の8月の気温に 差はない 92 t値：11.8908068734 p値：2.61618782054e-05 P < 0.05 で有意性あり！ （福岡と東京、京都の8月の気温に差はある！）
- 94. 多重比較結果例 94 ================================ ============ group1 group2 meandiff lower upper reject -------------------------------------------- 0.0 1.0 -2.1935 -3.3511 -1.036 True 0.0 2.0 -0.3226 -1.4802 0.835 False 1.0 2.0 1.871 0.7134 3.0286 True -------------------------------------------- ?どの項目とどの項目に差があるのか比較 ?Tukey-Kramerの検定を利用 ?結果 ?福岡ー東京間に差がある ?福岡ー京都間に差がない ?東京ー京都間に差がある ０：福岡 １：東京 ２：京都
- 95. 比率の検定：カイ二乗検定 ? 喫煙者と非喫煙者で肺癌の割り合いを調査 ? 喫煙者と非喫煙者で肺癌になる割合が異なるように見える ? 喫煙者で肺癌になる割合：40％ ? 非喫煙者で肺癌になる割合：20％ ? この比率の差は、標本時にたまたま偏ってうまれた差？ ?比率の検定：カイ二乗検定 95 正常 肺癌 合計 喫煙者 60 40 100 非喫煙者 120 30 150 合計 180 70 250
- 96. 比率の検定：カイ二乗検定 ? 帰無仮説：「喫煙者と非喫煙者で肺癌になる割合に差はない」 ? 実際の標本調査の数：観測度数 ? 比率に差がないとしたときの期待される数：期待度数 ? 観測度数と期待度数を比べる ? カイ二乗値 96 正常 肺癌 合計 喫煙者 60(72) 40(28) 100 非喫煙者 120(108) 30(42) 150 合計 180 70 250 (観測度数 ? 期待度数)2 期待度数 = (72 ? 60)2 72 + ? + (42 ? 30)2 42
- 97. 比率の検定：カイ二乗検定 ? 観測度数と期待度数を比べる ? カイ二乗値 ? カイ2乗値を用いて、カイ二乗分布よりp値を算出 97 正常 肺癌 合計 喫煙者 60(72) 40(28) 100 非喫煙者 120(108) 30(42) 150 合計 180 70 250 (観測度数 ? 期待度数)2 期待度数 = (72 ? 60)2 72 + ? + (42 ? 30)2 42
- 98. 比率の検定：カイ二乗検定 ? 観測度数と期待度数を比べる ? カイ二乗値 ? カイ2乗値を用いて、カイ二乗分布よりp値を算出 98 正常 肺癌 合計 喫煙者 60(72) 40(28) 100 非喫煙者 120(108) 30(42) 150 合計 180 70 250 (観測度数 ? 期待度数)2 期待度数 = (72 ? 60)2 72 + ? + (42 ? 30)2 42 自由度：df = (r-1)(k-1) #r = 表の行の数,k = 表の列の数
- 100. その他注意事項 ?順序尺度（５段階アンケートなど）は 通常の t 検定で分析してはいけません ?ノンパラメトリック 検定をやるのが一般的 ?ただし、許されている分野もある。。。 ?検定方法は色々な方法があります ?不安な場合は調べましょう (webで検索すれば良いサイトがたくさんあります） 100
- 101. 演习问题
- 103. 演習１-1：ヒストグラム 103 ? “iris_2metrics2.csv”を読み込んで、sepal-lengthとpetal- lengthそれぞれのヒストグラムを作成してみよう ? ヒント ? データ読み込み： ? import pandas as pd ? pd.read_csv(‘’) ? ヒストグラム ? Import matplotlib.pyplot as plt ? plt.hist()
- 104. 演習１-2：正規分布での表現 104 ? それぞれのデータ分布に対して、正規分布で表現 ? ヒント ? 各項目の平均、分散を求めて、その2つのパラメータで正規分布を作成 ? x = np.arange(min,max,0.01) ? plt.plot(x,norm.pdf(x,loc=mu,scale=sigma),lw=3,color="r")
- 105. 演習１-3：クラスごとに可視化 105 ? petal-lengthは、2つの分布があるように見える ?クラスに分けてヒストグラム及び正規分布で表現 ? ヒント ? クラスごとに分類 ? irisSetosa = iris[iris.iloc[:,2]=='Iris-setosa'] ? irisVersicolor = iris[iris.iloc[:,2]=='Iris-versicolor'] ? irisVirginica = iris[iris.iloc[:,2]=='Iris-virginica']
- 106. 演習1-4：母平均の信頼区間の推定 106 ? “iris_2metrics2.csv”を読み込んで、sepal-lengthの母平均の 95％信頼区間を推定せよ ? ヒント ? 信頼区間の求め方 ? alpha = 0.95 # 信頼係数95% ? n = len(iris['sepal-length']) # sample数 ? t = stats.t.ppf(1-(1-alpha)/2, n-1) # t分布を用いて確率変数tを計算 ? t_min = mu - t * sigma / np.sqrt(n-1) # 下限 ? t_max = mu + t * sigma / np.sqrt(n-1) # 上限
- 107. 演習1-５：平均の差の検定 107 ? “iris_2metrics2.csv”を読み込んで、sepal-lengthとpetal- lengthの平均の差を棄却域5%で検定せよ ? ヒント ? 検定 ? from scipy import stats ? t, p = stats.ttest_ind(データA, データB, equal_var=False)
- 108. 演習1-6：平均の差の検定 108 ? クラスを分けて、それぞれsepal-lengthとpetal-lengthの差を 棄却域5%で検定せよ ? ヒント ? from scipy import stats ? t, p = stats.ttest_ind(データA, データB, equal_var=False) ?クラスごとに分類 ? irisSetosa = iris[iris.iloc[:,2]=='Iris-setosa'] ? irisVersicolor = iris[iris.iloc[:,2]=='Iris-versicolor'] ? irisVirginica = iris[iris.iloc[:,2]=='Iris-virginica']
- 109. 演習1-７：分散分析 109 ? “iris.csv”を読み込んで、sepal-length,sepal-width,petal- length,petal-widthの平均に差があるかを検定せよ ? ヒント ? 分散分析 ? from scipy import stats ? t, p = stats.f_oneway(データA,データB,データC,データD)
- 110. 演習２ ?以下のデータに対し，仮説で t 検定を行い， 平均の差に有意性はあるか，ないか答えよ ? 有意水準は 0.05 とする ? ヒント：対応あり，なし．2群，3群以上 ?生徒A~Jの成績データ ? grade1.csv ? grade2.csv ? grade3.csv 110