import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# สร้างช่วงของค่า t สำหรับกราฟ
t_values = np.linspace(-10, 10, 400)
t_dist = stats.t.pdf(t_values, df) # คำนวณความหนาแน่นของ t-distribution
# สร้างกราฟ
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.plot(t_values, t_dist, label="t-Distribution", color="blue")
# แรเงาพื้นที่ของค่าขีดวิกฤติ (Critical Regions)
plt.fill_between(t_values, t_dist, where=(t_values >= t_critical), color='red', alpha=0.3, label="Rejection Region")
plt.fill_between(t_values, t_dist, where=(t_values <= -t_critical), color='red', alpha=0.3)
# เส้นค่าทดสอบ t
plt.axvline(t_stat, color="black", linestyle="dashed", label=f"t = {t_stat:.2f}")
# เส้นค่าขีดวิกฤติ
plt.axvline(t_critical, color="red", linestyle="dashed", label=f"Critical t = {t_critical:.2f}")
plt.axvline(-t_critical, color="red", linestyle="dashed")
# กำหนดชื่อแกนและชื่อกราฟ
plt.xlabel("t-value")
plt.ylabel("Density")
plt.title("T-Distribution with Critical Regions")
# แสดงคำอธิบายกราฟ
plt.legend()
plt.grid()
# แสดงกราฟ
plt.show()
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
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# สร้างช่วงของค่า t สำหรับกราฟ
t_values = np.linspace(-10, 10, 400)
t_dist = stats.t.pdf(t_values, df) # คำนวณความหนาแน่นของ t-distribution
# สร้างกราฟ
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.plot(t_values, t_dist, label="t-Distribution", color="blue")
# แรเงาพื้นที่ของค่าขีดวิกฤติ (Critical Regions)
plt.fill_between(t_values, t_dist, where=(t_values >= t_critical), color='red', alpha=0.3, label="Rejection Region")
plt.fill_between(t_values, t_dist, where=(t_values <= -t_critical), color='red', alpha=0.3)
# เส้นค่าทดสอบ t
plt.axvline(t_stat, color="black", linestyle="dashed", label=f"t = {t_stat:.2f}")
# เส้นค่าขีดวิกฤติ
plt.axvline(t_critical, color="red", linestyle="dashed", label=f"Critical t = {t_critical:.2f}")
plt.axvline(-t_critical, color="red", linestyle="dashed")
# กำหนดชื่อแกนและชื่อกราฟ
plt.xlabel("t-value")
plt.ylabel("Density")
plt.title("T-Distribution with Critical Regions")
# แสดงคำอธิบายกราฟ
plt.legend()
plt.grid()
# แสดงกราฟ
plt.show()