scipy和statsmodels之Python实现
在数据分析和统计学中，掌握各种统计方法是非常重要的。为了方便大家进行统计分析，我编写了一个简单易用的Python统计分析工具类StatisticalMethods，该类涵盖了多种常用的统计方法，包括t检验、z检验、方差分析、卡方检验、线性回归、逻辑回归、置信区间计算和相关性分析等。
主要功能：
- 独立样本t检验：比较两个独立样本的均值差异。
- 配对样本t检验：比较两个相关样本的均值差异。
- z检验：适用于已知总体标准差的样本均值检验。
- 置信区间计算：计算样本均值的置信区间，帮助我们理解数据的范围。
- 线性回归：进行线性回归分析，获取回归模型的统计摘要。
- 方差分析（ANOVA）：比较多个样本均值的差异。
- 卡方检验：用于检验观察频数与期望频数之间的差异。
- 逻辑回归：适用于二分类因变量的回归分析。
- 相关系数计算：计算两个变量之间的皮尔逊相关系数。
示例代码：
以下是StatisticalMethods类的完整代码示例：
import numpy