雷利莱特

astropy.stats.rayleightest(data, axis=None, weights=None)[源代码]

执行瑞利均匀性测试。

该测试用于识别非均匀分布,即它是为检测均匀性的单峰偏差而设计的。更精确地说,假设是零分布的。-H1(另类假设):种群不均匀地分布在圆周围。较小的p值意味着拒绝原假设。

参数
data :ndarray或 Quantityndarray或

圆形(定向)数据数组,假定在任何时候都以弧度为单位 datanumpy.ndarray .

axis可选的

进行瑞利测试的轴。

weights努比·恩达雷,可选

对于分组数据,第i个元素 weights 表示每个组的权重因子,以便 np.sum(weights, axis) 等于观察数。看到了吗 [1], 备注1.4,第22页,详细说明。

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p-value浮动或

工具书类

1

S、 R.Jammalamadaka,A.SenGupta.“循环统计专题”。多元分析系列,第5卷,2001年。

2

C、 阿古斯蒂内利,U.Lund“循环统计专题(2001)”中的循环统计。2015<https://cran.r-project.org/web/packages/CircStats/CircStats.pdf>

3

M、 克里斯曼,C.米勒。”测试方向样本的一致性。”课堂讲稿,STA 6934/5805。佛罗里达大学,2007年。

4

D、 威尔基。”圆形数据随机性的瑞利检验”。应用统计学。1983<http://citeserx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.211.4762>

实例

>>> import numpy as np
>>> from astropy.stats import rayleightest
>>> from astropy import units as u
>>> data = np.array([130, 90, 0, 145])*u.deg
>>> rayleightest(data) 
<Quantity 0.2563487733797317>