在Python的math库中，虽然并没有直接提供统计检验函数的专门子库，但是我们可以利用一些基本的数学函数和第三方库来进行统计检验。以下是一些常用的统计检验方法和如何在Python中实现它们：
from scipy import stats
group1 = [1, 2, 3, 4, 5]
group2 = [2, 3, 4, 5, 6]
t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(group1, group2)
print("t-statistic:", t_statistic)
print("p-value:", p_value)
from scipy import stats
observed = [[10, 15, 20], [15, 20, 25], [20, 25, 30]]
expected = [[13.75, 16.25, 18.75], [16.25, 20.00, 23.75], [20.00, 23.75, 27.50]]
chi2, p, dof, expected = stats.chi2_contingency(observed, expected)
print("Chi-squared statistic:", chi2)
print("p-value:", p)
from scipy import stats
group1 = [1, 2, 3]
group2 = [4, 5, 6]
group3 = [7, 8, 9]
f_statistic, p_value = stats.f_oneway(group1, group2, group3)
print("F-statistic:", f_statistic)
print("p-value:", p_value)
这些方法可以帮助你在Python中进行基本的统计检验。对于更复杂的统计分析，可能需要使用专门的统计库，如Statsmodels或Scikit-learn。
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