Python SciPy TukeyHSDResult.confidence_interval用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中scipy.stats._result_classes.TukeyHSDResult.confidence_interval的用法。

用法:

TukeyHSDResult.confidence_interval(confidence_level=0.95)#

计算指定置信水平的置信区间。

参数 ：：

confidence_level： 浮点数，可选

估计比例的计算置信区间的置信水平。默认值为 0.95。

返回 ：：

ci： ConfidenceInterval 对象

该对象具有属性low 和high，它们保存每次比较的置信区间的下限和上限。对于组 i 和 j 之间的索引 (i, j) 处的每次比较，可以访问高值和低值。

参考：

[1]

NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods, “7.4.7.1.图基的方法。”https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/prc/section4/prc471.htm, 2020 年 11 月 28 日。

例子：

>>> from scipy.stats import tukey_hsd
>>> group0 = [24.5, 23.5, 26.4, 27.1, 29.9]
>>> group1 = [28.4, 34.2, 29.5, 32.2, 30.1]
>>> group2 = [26.1, 28.3, 24.3, 26.2, 27.8]
>>> result = tukey_hsd(group0, group1, group2)
>>> ci = result.confidence_interval()
>>> ci.low
array([[-3.649159, -8.249159, -3.909159],
       [ 0.950841, -3.649159,  0.690841],
       [-3.389159, -7.989159, -3.649159]])
>>> ci.high
array([[ 3.649159, -0.950841,  3.389159],
       [ 8.249159,  3.649159,  7.989159],
       [ 3.909159, -0.690841,  3.649159]])