假设检验总体和样本平均值

Question

我的人口平均体重为5磅。我从人口中抽取了5879个观测值的样本。样品的总重量为410522磅。我试图弄清楚样本的平均体重是否明显高于总体。假设人口具有正态分布。我正在尝试使用stats模型中的ratios_ztest。我不确定我是否正确使用了counts和nobs变量。有人可以告诉我我是否正确使用了该功能，或者建议另一个功能？我正在尝试获取p值。

代码：

import statsmodels.api as sm

cnt=410522
nbs=58759
vL=5


sm.stats.proportions_ztest(cnt, 
                                  nbs,
                                  vL, 
                                  alternative='larger')[1]

Answer 1

您可以使用scipy.stats.ttest_1samp(a, popmean)获得t和p_value。

这是对独立假设a的期望值（均值）等于给定总体平均值popmean的原假设的双向检验。

阅读更多详细信息here。

[如果要测试样本的平均权重是否明显高于总体，则应将P值除以2以获得右尾P_值。