scipy.stats.CensoredData.

right_censored#

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

Создать CensoredData экземпляр данных с правосторонним цензурированием.

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 право-цензурированным. То есть значение x[k] является нижней границей истинного (но неизвестного) значения.

Возвращает:

данныеCensoredData: Экземпляр CensoredData которая представляет коллекцию нецензурированных и правоцензурированных значений.

Примеры

>>> from scipy.stats import CensoredData

Два нецензурированных значения (4 и 10) и два правоцензурированных значения (24 и 25).

>>> data = CensoredData.right_censored([4, 10, 24, 25],
...                                    [False, False, True, True])
>>> data
CensoredData(uncensored=array([ 4., 10.]),
left=array([], dtype=float64), right=array([24., 25.]),
interval=array([], shape=(0, 2), dtype=float64))
>>> print(data)
CensoredData(4 values: 2 not censored, 2 right-censored)