Python SciPy mstats.sem用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 scipy.stats.mstats.sem 的用法。

用法:

scipy.stats.mstats.sem(a, axis=0, ddof=1)#

計算輸入數組平均值的標準誤差。

有時也稱為測量標準誤差。

參數 ：：

a： array_like

包含返回標準錯誤的值的數組。

axis： int 或無，可選

如果軸為無，則首先解開。如果axis是一個整數，這將是要操作的軸。默認為 0。

ddof： 整數，可選

三角洲degrees-of-freedom。相對於總體方差估計，在有限樣本中調整偏差的自由度。默認為 1。

返回 ：：

s： ndarray 或浮點數

樣本中平均值的標準誤差，沿輸入軸。

注意：

默認值為ddof在 scipy 0.15.0 中進行了更改以與scipy.stats.sem以及最常用的定義(如 R 文檔中的定義)。

例子：

沿第一個軸查找標準誤差：

>>> import numpy as np
>>> from scipy import stats
>>> a = np.arange(20).reshape(5,4)
>>> print(stats.mstats.sem(a))
[2.8284271247461903 2.8284271247461903 2.8284271247461903
 2.8284271247461903]

使用 n 個自由度在整個數組中查找標準誤差：

>>> print(stats.mstats.sem(a, axis=None, ddof=0))
1.2893796958227628