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Python dask.array.stats.kurtosistest用法及代码示例


用法:

dask.array.stats.kurtosistest(a, axis=0, nan_policy='propagate')

测试数据集是否具有正常峰度。

此文档字符串是从 scipy.stats.kurtosistest 复制的

可能存在与 Dask 版本的一些不一致之处。

此函数检验零假设,即从中抽取样本的总体的峰度是正态分布的峰度。

参数

a数组

样本数据的数组。

axisint 或无,可选

计算测试的轴。默认值为 0。如果没有,则计算整个数组 a

nan_policy{‘propagate’, ‘raise’, ‘omit’},可选

定义当输入包含 nan 时如何处理。以下选项可用(默认为‘propagate’):

  • ‘propagate’:返回 nan
  • ‘raise’:引发错误
  • ‘omit’:执行忽略 nan 值的计算
alternative{‘two-sided’, ‘less’, ‘greater’},可选(Dask 不支持)

定义备择假设。以下选项可用(默认为“two-sided”):

  • ‘two-sided’:样本基础分布的峰度与正态分布的峰度不同
  • ‘less’:样本基础分布的峰度小于正态分布的峰度
  • ‘greater’:样本基础分布的峰度大于正态分布的峰度

返回

statistic浮点数

此测试的计算 z-score。

pvalue浮点数

p-value 用于假设检验。

注意

仅对 n>20 有效。此函数使用 [1] 中说明的方法。

参考

1

参见例如F. J. Anscombe,W. J. Glynn,“正常样本的峰度统计量 b2 的分布”,Biometrika,第一卷。 70,第 227-234 页,1983 年。

例子

>>> from scipy.stats import kurtosistest  
>>> kurtosistest(list(range(20)))  
KurtosistestResult(statistic=-1.7058104152122062, pvalue=0.08804338332528348)
>>> kurtosistest(list(range(20)), alternative='less')  
KurtosistestResult(statistic=-1.7058104152122062, pvalue=0.04402169166264174)
>>> kurtosistest(list(range(20)), alternative='greater')  
KurtosistestResult(statistic=-1.7058104152122062, pvalue=0.9559783083373583)
>>> rng = np.random.default_rng()  
>>> s = rng.normal(0, 1, 1000)  
>>> kurtosistest(s)  
KurtosistestResult(statistic=-1.475047944490622, pvalue=0.14019965402996987)

相关用法


注:本文由纯净天空筛选整理自dask.org大神的英文原创作品 dask.array.stats.kurtosistest。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。