scipy.stats.CensoredData.

left_censored#

метод класса CensoredData.left_censored(x, цензурированные)[источник]#

Создать CensoredData экземпляр левоцензурированных данных.

Параметры:

xarray_like: x это массив наблюдаемых данных или измерений. x должен быть одномерной последовательностью конечных чисел.
цензурированныеarray_like of bool: цензурированные должен быть одномерной последовательностью логических значений. Если censored[k] равно True, соответствующее значение в x является левоцензурированным. То есть значение x[k] является верхней границей истинного (но неизвестного) значения.

Возвращает:

данныеCensoredData: Экземпляр CensoredData который представляет коллекцию нецензурированных и левоцензурированных значений.

Примеры

>>> from scipy.stats import CensoredData

Два нецензурированных значения (0.12 и 0.033) и два лево-цензурированных значения (оба 1e-3).

>>> data = CensoredData.left_censored([0.12, 0.033, 1e-3, 1e-3],
...                                   [False, False, True, True])
>>> data
CensoredData(uncensored=array([0.12 , 0.033]),
left=array([0.001, 0.001]), right=array([], dtype=float64),
interval=array([], shape=(0, 2), dtype=float64))
>>> print(data)
CensoredData(4 values: 2 not censored, 2 left-censored)