當前位置: 首頁>>代碼示例 >>用法及示例精選 >>正文

Python dask.array.stats.skew用法及代碼示例


用法:

dask.array.stats.skew(a, axis=0, bias=True, nan_policy='propagate')

計算數據集的樣本偏度。

此文檔字符串是從 scipy.stats.skew 複製的。

可能存在與 Dask 版本的一些不一致之處。

對於正態分布的數據，偏度應該大約為零。對於單峰連續分布，偏度值大於零意味著分布的右尾有更多權重。從統計學上講，函數skewtest 可用於確定偏度值是否足夠接近零。

參數：

a：ndarray

輸入數組。

axis：int 或無，可選

計算偏度的軸。默認值為 0。如果沒有，則計算整個數組 a 。

bias：布爾型，可選

如果為 False，則針對統計偏差校正計算。

nan_policy：{‘propagate’, ‘raise’, ‘omit’}，可選

定義當輸入包含 nan 時如何處理。以下選項可用(默認為‘propagate’)：

  • ‘propagate’：返回 nan

  • ‘raise’：引發錯誤

  • ‘omit’：執行忽略 nan 值的計算

返回：

skewness：ndarray

沿軸的值的偏度，在所有值都相等的情況下返回 0。

注意：

樣本偏度計算為 Fisher-Pearson 偏度係數，即

其中

是有偏樣本 中心矩， 是樣本均值。如果 bias 為 False，則對計算進行偏差校正，計算的值是調整後的 Fisher-Pearson 標準化力矩係數，即

參考：

1

Zwillinger, D. 和 Kokoska, S. (2000)。 CRC 標準概率和統計表和公式。查普曼和霍爾：紐約。 2000. 第 2.2.24.1 節

例子：

>>> from scipy.stats import skew  
>>> skew([1, 2, 3, 4, 5])  
0.0
>>> skew([2, 8, 0, 4, 1, 9, 9, 0])  
0.2650554122698573

相關用法


注：本文由純淨天空篩選整理自dask.org大神的英文原創作品 dask.array.stats.skew。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。