从Python中的t分布和自由度中寻找双尾P值

Question

如何确定具有n个自由度的t-分布的P值。

关于这个主题的研究指出了这个堆栈交换答案： https ： //stackoverflow.com/a/17604216

我假设np.abs（tt）是T值，但我如何在自由度上工作，是n-1？

提前致谢

Answer 1

是的， n-1是该例子中的自由度。

给定t值和自由度，您可以使用scipy.stats.t （也称为补充CDF）的“生存函数” sf来计算单侧p值。 第一个参数是T值，第二个参数是自由度。

例如， 该页面上表格的第一个条目表示，对于1个自由度，p = 0.1的临界T值为3.078。 以下是使用t.sf验证的t.sf ：

In [7]: from scipy.stats import t

In [8]: t.sf(3.078, 1)
Out[8]: 0.09999038172554342   # Approximately 0.1, as expected.

对于双侧p值，只需将单侧p值加倍。