在Python中从t分布和自由度计算双尾p值
我该如何确定一个t分布的P值，给定n个自由度呢？
关于这个问题的研究让我找到了这个Stack Exchange的回答：https://stackoverflow.com/a/17604216
我猜np.abs(tt)是T值，但我该如何使用自由度呢？是n-1吗？
提前谢谢你！
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是的，在这个例子中，n-1就是自由度。
给定一个t值和自由度，你可以使用“生存函数”sf，这是来自scipy.stats.t的一个功能（也叫做补充的累积分布函数）来计算单边的p值。第一个参数是T值，第二个参数是自由度。
比如，这个页面上的表格的第一项显示，对于1个自由度，p=0.1时的临界T值是3.078。你可以用t.sf来验证这一点：
In [7]: from scipy.stats import t
In [8]: t.sf(3.078, 1)
Out[8]: 0.09999038172554342 # Approximately 0.1, as expected.
对于双边p值，只需将单边p值乘以2即可。