一、曼-惠特尼U檢驗的含義

曼-惠特尼U檢驗又稱“曼-惠特尼秩和檢驗”，英文（Mann-Whitney U test），是由H.B.Mann和D.R.Whitney於1947年提出的。它假設兩個樣本分別來自除了總體均值以外完全相同的兩個總體，目的是檢驗這兩個總體的均值是否有顯著的差別，簡單來說就是AB小樣本（樣本數不一定相等）分別來自於不同的總體，且AB二者的均值不相等，我們目的是要通過AB去檢驗一下兩個總體的均值是否有顯著的差異

二、曼-惠特尼U檢驗和T檢驗差別

簡單來說，t檢驗和Mann-Whitney U檢驗的區別：

• t檢驗是引數檢驗，需要滿足正態性和方差齊性
• Mann-Whitney U檢驗是非引數檢驗
  ，沒有上面的要求

三、Python實現

1.我們知道這兩組的值

#知道這兩組的值
import scipy.stats as stats
weight_high=[134,146,104,119,124,161,107,83,113,129,97,123]
weight_low=[70,118,101,85,112,132,94]
stats.mannwhitneyu(weight_high,weight_low,alternative='two-sided')

#MannwhitneyuResult(statistic=62.0,pvalue=0.0993422478534652) 
#大於0.05，也就是接受原假設
 

2.我們只知道均值，比如說我們分箱時，得到兩個不同的badrate，這樣我們首先按照badrate生成不同