如何在Python中执行Bartlett的检验？

许多统计测试和过程都假设数据是正态分布且方差相等的。这些标准经常决定了研究人员可以应用参数或非参数测试，以特定的方式构建假设等等。Bartlett检验是一种处理正态分布数据的显著推断统计检验。本文将向您展示如何在Python中运行Bartlett检验。

什么是Bartlett检验？

Bartlett检验是一种统计检验，它确定样本是否具有相等的方差。它是一种假设检验，分析两个或更多样本的方差，看它们是否有很大的差异。

在方差分析（ANOVA）中，Bartlett检验通常用于检查从中抽取样本的总体的方差是否相等。如果方差相等，则可以进行ANOVA测试以比较样本均值。如果方差不相等，则必须采用不同的统计检验，例如Welch的ANOVA检验。

在Python中执行Bartlett检验

可以使用Python中的scipy.stats.bartlett函数来运行Bartlett检验。

语法

stat, p = bartlett(*samples)

该函数将返回一个数组的Bartlett检验统计量和p值。

参数

样本1，样本2…

样本数据的数组。仅一维数组任意长度的数组被允许。

算法

• 对于每个样本，首先将数据转换为一组偏差分数以执行Bartlett检验。

• 偏差分数是样本中每个值与样本平均值之间的差异。

• 然后计算每个样本的偏差分数的方差，并使用检验统计量进行比较。

• 如果方差没有显著不同，则接受零假设并假定样本具有相等的方差。

• 如果方差显著不同，则拒绝零假设并假定样本具有不等的方差。

示例

在此演示使用scipy.stats.bartlett函数运行Bartlett检验的方法 –

from scipy.stats import bartlett

# 样本数据
data1 = [0.873, 2.817, 0.121, -0.945, -0.055, -1.436, 0.360, -1.478, -1.637, -1.869]
data2 = [-0.208, 0.696, 0.928, -1.148, -0.213, 0.229, 0.137, 0.269, -0.870, -1.204]

# 进行Bartlett's test检验
stat, p = bartlett(data1, data2)

# 打印检验统计和p值
print("测试统计值:", stat)
print("p值:", p)

# 解释结果
if p > 0.05:
   print("变量之间的差异不显著.")
else:
   print("变量之间的差异显著.")

输出

测试统计值: 3.663406696073085
p值: 0.055619798729402634
变量之间的差异不显著.

变量之间的差异不显著。

在这个例子中，使用scipy.stats.bartlett函数对两个数据样本运行了Bartlett’s test检验。p值和测试统计值被写入控制台。最后，使用p值来解释数据。如果p值大于0.05，则变量的差异不显著。如果p值小于或等于0.05，则变量的差异显著。

结论

Bartlett’s test检验可以在机器学习的各种情况下使用，其中需要比较两个或多个样本的方差，以确定它们是否显著不同。

在模型选择和评估中，Bartlett’s test检验可用于比较不同模型的残差方差，以确定哪个模型具有最低的方差，因此最适合数据。在特征选择中，Bartlett’s test可以用来比较不同特征子集的方差，以确定哪个特征子集具有最低的方差，因此对该模型信息量最大。