单样本T检验_人工智能平台 PAI(PAI)-阿里云帮助中心

单样本T检验是一种统计方法，用于评估样本均值与已知总体均值之间是否存在显著差异。该检验假设总体数据服从正态分布，特别是在样本量较小时，这一假设尤为关键。通过计算T统计量，并参考自由度查找T分布表，可以得出关于均值差异的显著性结论。

组件配置

方式一：可视化方式

在Designer工作流页面添加单样本T检验组件，并在界面右侧配置相关参数：

参数类型	参数	描述
字段设置	样本1所在列	样本数据所在的列。
参数设置	对立假设类型	对立假设的类型，取值： two.sided：双尾检验，即样本均值不等于假设均值。 less：左尾检验，即样本均值小于假设均值。 greater：右尾检验，即样本均值大于假设均值。
	置信度	检测结果的置信度，取值包括：0.8、0.9、0.95、0.99、0.995、0.999。
	假设均值大小	在原假设中假设的总体均值，与样本均值进行比较。
	节点个数	节点个数，正整数格式。
	单个节点内存大小	每个节点的内存大小，取值范围1 MB~65536 MB。

方式二：PAI命令方式

使用PAI命令配置单样本T检验组件参数。您可以使用SQL脚本组件进行PAI命令调用，详情请参见场景4：在SQL脚本组件中执行PAI命令。

pai -name t_test -project algo_public
    -DxTableName=pai_t_test_all_type
    -DxColName=col1_double
    -DoutputTableName=pai_t_test_out
    -DxTablePartitions=ds=2010/dt=1
    -Dalternative=less
    -Dmu=47
    -DconfidenceLevel=0.95

参数	是否必须	默认值	描述
xTableName	是	无	表名称。
xColName	是	无	需要进行T检验的列。
outputTableName	是	无	输出表名称。
xTablePartitions	否	空	表的分区列表。
alternative	否	two.sided	对立假设。
mu	否	0	假设的均值。
confidenceLevel	否	0.95	置信度。

输出示例

{
    "AlternativeHypthesis": "mean not equals to 0",
    "ConfidenceInterval": "(44.72234194006504, 46.27765805993496)",
    "ConfidenceLevel": 0.95,
    "alpha": 0.05,
    "df": 99,
    "mean": 45.5,
    "p": 0,
    "stdDeviation": 3.919647479510927,
    "t": 116.081867662439
}