#!/usr/bin/env python3 # --- 導入所需模組 --- import cgi import cgitb import numpy as np from scipy.stats import t # 啟用 CGI 錯誤報告，這對於除錯非常重要 cgitb.enable() # --- 1. 設置標準 CGI 輸出標頭 --- #print("Content-Type: text/html\n") print("Content-Type: text/html; charset=UTF-8\n") # 上面是 CGI 必須的第一行輸出，告訴瀏覽器返回的是 HTML 內容 # --- 2. 核心計算邏輯（從表單獲取數據） --- def calculate_t_critical(): # 獲取表單數據 form = cgi.FieldStorage() # 檢查是否提交了數據 if "alpha" not in form: # 如果沒有數據，顯示輸入表單 display_form() return # 提取並處理數據 try: alpha = float(form.getvalue("alpha")) df = int(form.getvalue("df")) test_type = form.getvalue("test_type") if df <= 0 or alpha not in [0.1, 0.05, 0.01] or test_type not in ['l', 'r', 'd']: print("

輸入數據無效，請檢查 alpha, df 或檢定類型。

") display_form() return # 根據檢定類型計算累積機率 P if test_type == 'l': cumulative_prob = alpha test_type_str = "左尾檢定" t_crit = t.ppf(cumulative_prob, df) elif test_type == 'r': cumulative_prob = 1 - alpha test_type_str = "右尾檢定" t_crit = t.ppf(cumulative_prob, df) elif test_type == 'd': cumulative_prob_positive = 1 - alpha / 2 test_type_str = "雙尾檢定" t_crit_positive = t.ppf(cumulative_prob_positive, df) t_crit_negative = -t_crit_positive # 顯示計算結果 print(f"

t 臨界值計算結果

") print(f"

顯著性水平 (alpha): {alpha}

") print(f"

自由度 (df): {df}

") print(f"

檢定類型: {test_type_str}

") print("
") if test_type == 'd': print(f"

t 臨界值 (+): {t_crit_positive:.4f}

") print(f"

t 臨界值 (-): {t_crit_negative:.4f}

") print(f"

決策區間: t 統計量 < {t_crit_negative:.4f} 或 t 統計量 > {t_crit_positive:.4f}

") else: print(f"

t 臨界值: {t_crit:.4f}

") if test_type == 'l': print(f"決策規則: t 統計量 < {t_crit:.4f} 時，拒絕 H0。") else: print(f"決策規則: t 統計量 > {t_crit:.4f} 時，拒絕 H0。") print("

重新計算

") except Exception as e: print(f"

處理數據時發生錯誤: {e}

") display_form() # --- 3. HTML 表單（用於輸入） --- def display_form(): """生成包含輸入欄位的 HTML 表單。""" print(""" t 臨界值計算器 (CGI)

t 臨界值計算器

(20251026 洪哲文 for phd24_QM_I class)






""") # --- 4. 主執行區塊 --- if __name__ == "__main__": calculate_t_critical()