我不确定这是一个关于Stack Overflow还是Math Stack Exchange的问题。
我有关于汽车A碰撞成本的数据，以及关于汽车b碰撞成本的数据
B类事故15 992起，总损失19 890 980起。汽车碰撞的平均成本为1541.808美元。
则A类事故发生2760起，总损失为4 255 390起。汽车碰撞的平均成本为1243.808美元。
很明显，汽车A的碰撞成本均值应该低于汽车b的碰撞成本均值。我想用t检验来检验这个。零假设是均值相等。alpha值为5%
但是，当我在python
中运行以下命令时ttest_ind(table[B], table2[A], alternative="less",equal_var=False)
我得到的结果是:(p值将表明汽车B的碰撞成本的平均值不小于A的平均值，这是没有意义的)。
Ttest_indResult(statistic=3.417269886834147, pvalue=0.9996071028578007)
但是，如果我运行这个(不带可选项)
ttest_ind(table[B], table2[A], equal_var=False)
我
Ttest_indResult(statistic=3.417269886834147, pvalue=0.0007857942843984687)
为什么第一个使用"alternative"产生奇怪的高p值?我对p值理解错了吗?
您的样品订单颠倒了。使用:
ttest_ind(table[A], table2[B], alternative="less", equal_var=False)
从文档中，在alternative参数下:
' less ':第一个样本下分布的均值小于第二个样本下分布的均值。