(Pythonによる統計学入門)スポンサーサーチTweet今回はPythonを用いて等分散性の検定(F検定)を行う方法を解説します。等分散性の検定では2つのグループの分散(または標準偏差)が違うかどうかをF検定を用いて結論づけることができます。仮説は以下のようになります。二つの群の分散は等しい。二つの群の分散は違う。二つのグループの分散が違うかどうかを判断するために、このこの等分散性の検定(F検定)を利用することができます。Pythonを用いてこの等分散性の検定をするために、まずは以下のように必要なライブラリをインポートしましょう。日本人のアメリカ人の成人男性の身長の分散が違うと言えるかどうかを検定してみたいと思います。以下のように、日本人とアメリカ人の成人男性を30人づつ抽出して、身長を測定します。30)],1).reshape(30)この標本抽出にあたって、日本人の平均身長を171cm、標準偏差を6、アメリカ人の平均身長を180cm、標準偏差を8と仮定しました。それぞれのグループの標本分散を求めてみます。stat.variance(US)67.518896551724112このように日本人の身長の標本分散は約38、アメリカ人の標本分散は約67.5とでました。この数字だけを見ると、二つのグループの分散は違うような気もします。次に以下のコードで各グループの身長のヒストグラムを比べてみましょう。#Y軸タイトルfig.show()このヒストグラムを見ると各グループの分散はそれほど違わないようにも見えますね。それでは、正式に等分散性の検定(F検定)を行います。等分散性の検定を行う。scipy.stats.bartlett(Japan,US)scipy.stats.bartlett()関数を利用し、カッコの中に各グループの身長が格納されたベクトルを入れるだけです。結果は以下のようになります。pvalue=0.1269788727635183)P値が0.127となりますので帰無仮説を棄却することができません。二つのグループの分散が違うとは結論付けられません。※この記事を書くのに以下のページを参考にしました。https://docs.python.org/3/library/statistics.htmlTweetプログラミングとソフトウェアR(アール統計学プログラミング)の使い方、サンプルコードRコード:図のタイトルを日本語表示する。Rコード:関数の下の指定の定義域(ドメイン)部分に色をつける。Rコード:数値積分(長方形近似)で関数を積分する。Rコード:定義域ごとに違う関数の値をとるグラフを描く。Rコード:2つの図を横軸のメモリを合わせて上下に表示する。Rコード:Rで母集団の分散、標準偏差を求める方法。Rコード:RでZ検定(割合の検定)を行う方法。Rコード:グラフやプロットなどの図に文字を重ねるRコード:ベルヌーイ分布や離散型一様分布に従う乱数の発生。Rコード:プロットの軸のメモリのフォントサイズを変更する。Rコード:凡例の横幅を広げる。(文字が入り切らない時)Rコード:プロットのタイトルにギリシャ文字を利用する。Rコード:順列・組み合わせのすべてのパターンを発生させる。Rコード:if文で条件を複数(且つ、又はなど)設定する。Rコード:プロットの軸のメモリを自分で設定する。Rコード:ヒストグラムに正規分布など確率密度関数の曲線を重ねる方法。Rコード:プロットのタイトルなどをLaTeXで記述する方法Rコード:データフレームのグループごと(セルごと)の平均を出す。(Pythonによる統計学入門)スポンサー募集中。統計ドットリンクでは広告出稿をご希望のスポンサー様を募集しております。ページビューなどは、「お問い合わせ」からご連絡ください。更新・勉強会などの情報を受け取る。案内など各種情報を受け取ることができます。↑こちらからFacebookページをフォロー。就職や転職を応援しています。職業訓練、求人やエージェントなどの必要な情報を選別し、紹介しています。就職、職業訓練の情報を確認する。technology.。