scipy.special.smirnovi#

scipy.special.smirnovi(n, p, выход=None) = 'smirnovi'>#

Обратная к smirnov

Возвращает d такой, что smirnov(n, d) == p, критическое значение, соответствующее p.

Параметры:

nint: Количество образцов
pfloat array_like: Вероятность
выходndarray, необязательно: Необязательный выходной массив для результатов функции

Возвращает:

скаляр или ndarray: Значение(я) smirnovi(n, p), критические значения.

Смотрите также

smirnov: Функция выживания (SF) для распределения
scipy.stats.ksone: Предоставляет функциональность как непрерывное распределение
kolmogorov, kolmogi: Функции для двустороннего распределения
scipy.stats.kstwobign: Двустороннее распределение Колмогорова-Смирнова, большое n

Примечания

smirnov используется stats.kstest в применении критерия согласия Колмогорова-Смирнова. По историческим причинам эта функция доступна в scpy.special, но рекомендуемый способ для получения наиболее точных вычислений CDF/SF/PDF/PPF/ISF — использовать stats.ksone распределение.

Примеры

>>> from scipy.special import smirnovi, smirnov

>>> n = 24
>>> deviations = [0.1, 0.2, 0.3]

Используйте smirnov для вычисления дополнительной CDF распределения Смирнова для заданного числа выборок и отклонений.

>>> p = smirnov(n, deviations)
>>> p
array([0.58105083, 0.12826832, 0.01032231])

Обратная функция smirnovi(n, p) возвращает deviations.

>>> smirnovi(n, p)
array([0.1, 0.2, 0.3])