Grubbs测试也称为G检验,是一种常用的异常值检测方法。在Python中,我们可以使用第三方库outliers
来方便地进行Grubbs测试。
下面是进行Grubbs测试的完整攻略:
安装outliers库
首先,我们需要安装outliers
库。在命令行或终端中输入以下命令进行安装:
pip install outliers
导入库
然后,在Python脚本中导入outliers
库:
import outliers
准备数据
在进行Grubbs测试之前,我们需要准备数据。以下是一个简单的示例:
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 200]
在这个例子中,我们有一个包含七个数值的列表。其中, 200 可以被认为是异常值。
进行Grubbs测试
现在,我们可以使用outliers
库中的grubbs
函数来进行Grubbs测试。
test_result = outliers.grubbs(data)
grubbs
函数返回一个包含两个元素的元组。第一个元素是 test_statistic
,第二个元素是 p_value
。
test_statistic
是Grubbs统计量。如果该值超过了给定置信水平的临界值,则表示存在异常值。p_value
是与统计量相对应的p值。如果p值小于显著性水平,则表示存在异常值。
分析结果
现在可以使用测试结果来判断是否存在异常值。以下是一个完整的示例:
import outliers
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 200]
test_result = outliers.grubbs(data)
if test_result[1] < 0.05:
print("存在异常值")
else:
print("不存在异常值")
在这个例子中,我们使用if
语句来检查测试结果的p值是否小于0.05。如果小于0.05,则表示存在异常值。输出结果为“存在异常值”。
另外,我们也可以使用test_statistic
来确定是否存在异常值。以下是一个使用test_statistic
进行判断的示例:
import outliers
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 200]
test_result = outliers.grubbs(data)
if test_result[0] > 2.58:
print("存在异常值")
else:
print("不存在异常值")
在这个例子中,我们使用if
语句来检查测试结果的test_statistic
是否大于2.58。如果大于2.58,则表示存在异常值。输出结果为“存在异常值”。
以上就是在Python中进行Grubbs测试的完整攻略。