Tests statistiques

Une distribution

Un échantillon et une valeur théorique

Paramètre de plusieurs échantillons

Deux distributions

• scipy.stats.wilcoxon(X1, X2) test de Wilcoxon.
• scipy.stats.ttest_rel(X1, X2) test de Student pour des échantillons apparéiés (hypothèse : la différence suit une loi normale).
• scipy.stats.ttest_1samp(X, meanpop) test de Student pour comparer une moyenne théorique avec celle d'un échantillion.
• scipy.stats.shapiro(X) test de Shapiro, normalité.
• scipy.stats.wilcoxon(x, y=None) test de Wilcoxon (différence de médiane avec une valeur théorique ou un autre échantillon).
• spicy.stats.f_oneway(X1, X2,...) ANOVA.

Sortie :

• .pvalue

Graphique

• stats.probplot(data) qqplot (pylab.show() pour afficher le graphique).
• statannotations bibliothèque pour afficher les p-valeurs sur un boxplot.

Corrélation

statsmodels.stats.multitests corriger les p-valeurs.