# функция для преобразования строки в список целых чисел def string_to_int_list(cell): result = [] for x in cell.split(';'): result += [int(x)] return result # функция д

Вопрос пользователя:

# функция для преобразования строки в список целых чисел def string_to_int_list(cell): result = [] for x in cell.split(';'): result += [int(x)] return result # функция для расчёта p-value def get_p(row): return # рассчитайте p-value для двустороннего t-теста здесь # загружаем и готовим данные data = pd.read_csv('/datasets/multitesting.csv') # преобразование столбцов, после него в столбцах a и b будут не строки, а списки чисел for col in ['a', 'b']: data[col] = data[col].apply(string_to_int_list) # считаем p-value для каждого случая data['p_value'] = data.apply(get_p, axis=1) # заполняем столбец alpha значениями 0.05 data['alpha'] = 0.05 # столбец test_result будет содержать True, если p-value меньше alpha data['test_result'] = data['p_value'] < data['alpha'] # выводим значения print(data[['test', 'p_value', 'alpha', 'test_result']])

Ответ нейросети:

Пройдите быструю авторизацию для просмотра:

Для расчета p-value в двустороннем t-тесте можно воспользоваться библиотекой scipy. Например, можно использовать функцию ttest_ind из scipy.stats.

Вставим соответствующий код в функцию get_p:

from scipy.stats import ttest_ind

def get_p(row):
    result = ttest_ind(row['a'], row['b'], equal_var=False)
    return result.pvalue

Этот код проведет двусторонний t-тест между значениями в столбцах 'a' и 'b' для каждой строки данных и вернет p-value.

После вставки этого кода функция get_p будет выглядеть так:

def get_p(row):
    result = ttest_ind(row['a'], row['b'], equal_var=False)
    return result.pvalue

Теперь при запуске кода он будет считать p-value для каждого случая и выводить результаты.

Напишите нам, если в вопросе есть ваши персональные данные (yasnoponyatno24@yandex.ru)

ЯсноПонятно24

Пройдите быструю авторизацию для просмотра:

Пройдите быструю авторизацию для просмотра:

Последние вопросы: