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案例：
tt = (sm-m)/np.sqrt(sv/float(n)) # t-statistic for mean pval = stats.t.sf(np.abs(tt), n-1)*2 # two-sided pvalue = Prob(abs(t)>tt) print 't-statistic = %6.3f pvalue = %6.4f' % (tt, pval) t-statistic = 0.391 pvalue = 0.6955
链接：
https://stackoverflow.com/questions/17559897/python-p-value-from-t-statistic
http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/stats.html
可执行代码
# coding: utf-8
from __future__ import division
import numpy as np
from scipy import stats
means = [0.0539, 4,8,3,6,9,1]
stds = [5,4,8,3,6,7,9]
mu = [0, 4.1, 7, 2, 5, 8, 0]
n = 20
output = []
for sm, std, m in zip(means, stds, mu):
# print("value:", sm, std)
tt = (sm-m)/(std/np.sqrt(float(n))) # t-statistic for mean
pval = stats.t.sf(np.abs(tt), n-1)*2 # two-sided pvalue = Prob(abs(t)>tt)
# print('t-statistic = %6.3f pvalue = %6.4f' % (tt, pval))
output.append(format(pval))
print("\t".join(output))
以上这篇python中p-value的实现方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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一口气升级7个大模型SaaS应用，百度智能云：突出一个“开箱即用” - 2025/1/7
这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。
一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。
另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
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