双样本T检验_人工智能平台 PAI(PAI)-阿里云帮助中心

双样本T检验基于统计学原理用来检验两个样本的均值是否有显著差异。本文为您介绍Designer提供的双样本T检验的参数配置和使用示例。

组件配置

您可以使用以下任意一种方式，配置双样本T检验组件参数。

方式一：可视化方式

在Designer工作流页面配置组件参数。

页签	参数	描述
字段设置	样本1所在列	进行检验的样本1所在列。
字段设置	样本2所在列	进行检验的样本2所在列。
参数设置	T检验类型	T检验的类型，取值如下：独立性T检验：检验两个独立样本的均值是否有显著差异。检验的两个样本彼此相互独立且必须总体服从正态分布。配对性T检验：检验两个配对样本的均值是否有显著差异。
	对立假设类型	对立假设的类型，取值如下： two.sided：双侧检验。 less：左侧检验。 greater：右侧检验。
	置信度	检验结果的置信度，取值包括：0.8、0.9、0.95、0.99、0.995、0.999。
	假设均值大小	假设均值的大小，默认值为0。
	两总体方差是否相等	两个总体值的方差是否相等，取值包括true和false。
	节点个数	节点个数，与参数单个节点内存大小配对使用，正整数。范围为[1, 9999]。
	单个节点内存大小，单位MB	单个节点内存大小，单位MB，正整数。范围为[1024, 64*1024]。

方式二：PAI命令方式

使用PAI命令方式，配置该组件参数。您可以使用SQL脚本组件进行PAI命令调用，详情请参见SQL脚本。

pai -name t_test 
    -project algo_public 
    -DxTableName=pai_t_test_all_type
    -DxColName=col1_double
    -DxTablePartitions=ds=2010/dt=1
    -DyTableName=pai_t_test_all_type
    -DyColName=col1_double
    -DyTablePartitions=ds=2010/dt=1 
    -DoutputTableName=pai_t_test_out
    -Dalternative=less
    -Dmu=47
    -DconfidenceLevel=0.95
    -Dpaired=false
    -DvarEqual=true

参数名称	是否必选	描述	默认值
xTableName	是	输入表名称x。	无
xTablePartitions	否	输入表x中参与T检验的分区。系统支持以下格式： Partition_name=value name1=value1/name2=value2：多级分区说明指定多个分区时，分区之间使用英文逗号（,）分隔。	所有分区
xColName	是	输入表x中参与T检验的列，只能为DOUBLE或INT类型。	无
yTableName	是	输入表名称y。	无
yTablePartitions	否	输入表y中参与检验的分区。系统支持以下格式： Partition_name=value name1=value1/name2=value2：多级分区说明指定多个分区时，分区之间使用英文逗号（,）分隔。	所有分区
yColName	是	输入表y中参与T检验的列，只能为DOUBLE或INT类型。	无
paired	否	true：配对性T检验。 false：独立性T检验。	false
alternative	否	对立假设的类型，取值包括：two.sided、less、greater。	two.sided
mu	否	假设的均值，只能为DOUBLE类型。	0
varEqual	否	两个总体值的方差是否相等。可选true或false。	false
confidenceLevel	否	检测结果的置信度，取值包括：0.8、0.9、0.95、0.99、0.995、0.999。	0.95
coreNum	否	节点个数，与参数memSizePerCore配对使用，正整数。范围为[1, 9999]。	自动计算
memSizePerCore	否	单个节点内存大小，单位MB，正整数。范围为[1024, 64*1024]。	自动计算
lifecycle	否	指定输出表的生命周期。	无

如果输入表为普通表非分区表，不建议设置coreNum和memSizePerCore，由算法自动计算。在资源有限的情况下，您可以使用如下代码计算：

def CalcCoreNumAndMem(row,centerCount,kOneCoreDataSize=1024):
    """计算节点个数和单个节点内存。           
       Args:
           row：输入表行数。
           centerCount：输入表列数。
           kOneCoreDataSize：单个节点计算的数据量，单位M，正整数，默认1024。
       Return:
           coreNum,memSizePerCore                 
       Example:
           coreNum,memSizePerCore = CalcCoreNumAndMem(1000,99,100,kOneCoreDataSize=2048)

    """
    kMBytes = 1024.0 * 1024.0
    #按数量划分，计算节点个数。
    coreNum = max(1, int(row * 2 * 8 / kMBytes / kOneCoreDataSize))
    #单个节点内存 = 数据量大小。
    memSizePerCore = max(1024,int(kOneCoreDataSize * 2))
    return coreNum,memSizePerCore

使用示例

测试数据

create table pai_test_input as
select * from
(
  select 1 as f0,2 as f1 from dual
  union all
  select 1 as f0,3 as f1 from dual
  union all
  select 1 as f0,4 as f1 from dual
  union all
  select 0 as f0,3 as f1 from dual
  union all
  select 0 as f0,4 as f1 from dual
)tmp;

PAI命令行

pai -name t_test 
    -project algo_public 
    -DxTableName=pai_test_input
    -DxColName=f0
    -DyTableName=pai_test_input
    -DyColName=f1
    -DyTablePartitions=ds=2010/dt=1 
    -DoutputTableName=pai_t_test_out
    -Dalternative=less
    -Dmu=47
    -DconfidenceLevel=0.95
    -Dpaired=false
    -DvarEqual=true

输出说明

输出一个只有一行一列的JSON格式表。

{
    "AlternativeHypthesis": "difference in means not equals to 0",
    "ConfidenceInterval": "(-2.5465, -0.4535)",
    "ConfidenceLevel": 0.95,
    "alpha": 0.05000000000000004,
    "df": 19,
    "mean of the differences": -1.5,
    "p": 0.008000000000000007,
    "t": -3
}