scipy.stats.moment¶
- scipy.stats.moment(a, moment=1, axis=0, nan_policy='propagate')[源代码]¶
计算样本平均值的n阶矩。
力矩是对一组点的形状的具体量化度量。由于它与偏度系数和峰度系数关系密切，常被用来计算偏度系数和峰度系数。
- 参数
- aarray_like
输入数组。
- momentINT的INT或ARRAY_LIKE，可选
返回的中心矩的顺序。默认值为1。
- axis整型或无型，可选
沿其计算中心力矩的轴。默认值为0。如果没有，则对整个阵列进行计算 a 。
- nan_policy{‘Propagate’，‘RAISE’，‘OMIT’}，可选
定义输入包含NaN时的处理方式。以下选项可用(默认值为‘Propagate’)：
‘Propagate’：返回NaN
“raise”：引发错误
‘omit’：执行计算时忽略NaN值
- 退货
- n-th central momentndarray或浮动
沿给定轴的适当力矩，如果轴为None，则为所有值。矩计算的分母是观测值的数量，不进行自由度校正。
注意事项
数据样本的第k个中心矩为：
\[m_k=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n(x_i-\bar{x})^k\]其中n是样本数，x-bar是平均值。此函数使用平方幂运算 [1] 为了提高效率。
参考文献
示例
>>> from scipy.stats import moment >>> moment([1, 2, 3, 4, 5], moment=1) 0.0 >>> moment([1, 2, 3, 4, 5], moment=2) 2.0