以真實商業案例為數據基礎，課程內容圍繞scipy.stats和statsmodels包的相關功能展開，從統計分析實戰的角度出發詳細介紹了如何在Python中完成數據描述、t檢驗、單因素方差分析、卡方檢驗、相關回歸等統計分析操作。

通過本課程的學習，學員將深入學習如何正確考察這些方法的適用條件，正確選擇所需的方法加以應用，從而既滿足了相關統計分析功能的需求，又為進一步學習statsmodels包中的復雜建模功能打下堅實的基礎。

【課程大綱】

第1章：變量的統計描述

第2章：連續變量的比較：t檢驗

第3章：檢驗方法適用條件的考察

第4章：多組均數的比較：單因素方差分析

第5章：有序分類變量的比較：非參數統計分析方法

第6章：無序分類變量的比較：卡方檢驗

第7章：變量間的關聯性分析

第8章：線性回歸模型入門

第9章：樣本量的計算

【課程長度】

總時長：10小時

【學員基礎】

學員需要懂得Python語言的基本編程知識。

學員事前不要求學習統計分析的基本知識，但建議完全沒有統計基礎的學員事先學習免費視頻課程《統計分析輕松入門》。

學員事前不要求有任何統計軟件的使用經驗。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python 配对t检验_配对t检验的python实现的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。