scipy.stats.mvsdist¶
- scipy.stats.mvsdist(data)[源代码]¶
数据的均值、方差和标准差的“冻结”分布。
- 参数
- dataarray_like
输入数组。使用Ravel转换为一维。需要2个或更多数据点。
- 退货
- mdist“冻结”的分布对象
表示数据平均值的分布对象。
- vdist“冻结”的分布对象
表示数据方差的分布对象。
- sdist“冻结”的分布对象
表示数据标准偏差的分布对象。
参见
注意事项
的返回值
bayes_mvs(data)相当于tuple((x.mean(), x.interval(0.90)) for x in mvsdist(data))。换句话说，调用
<dist>.mean()和<dist>.interval(0.90)从该函数返回的三个分布对象将提供与从返回的结果相同的结果bayes_mvs。参考文献
T.E.Oliphant，“从数据估计均值、方差和标准差的贝叶斯观点”，https://scholarsarchive.byu.edu/facpub/278，，2006年。
示例
>>> from scipy import stats >>> data = [6, 9, 12, 7, 8, 8, 13] >>> mean, var, std = stats.mvsdist(data)
我们现在有了冻结的分布对象“means”、“var”和“std”，我们可以检查它们：
>>> mean.mean() 9.0 >>> mean.interval(0.95) (6.6120585482655692, 11.387941451734431) >>> mean.std() 1.1952286093343936