scipy.stats.mstats.

plotting_positions#

scipy.stats.mstats.plotting_positions(данные, alpha=0.4, beta=0.4)[источник]#

Возвращает позиции для построения графиков (или эмпирические процентильные точки) для данных.

Позиции построения графика определяются как (i-alpha)/(n+1-alpha-beta), где:

Типичные значения для alpha и beta являются:

(0,1) : p(k) = k/n, линейная интерполяция cdf (R, тип 4)
(.5,.5) : p(k) = (k-1/2.)/n, кусочно-линейная функция (R, тип 5)
(0,0) : p(k) = k/(n+1), Вейбулла (тип R 6)
(1,1) : p(k) = (k-1)/(n-1), в этом случае, p(k) = mode[F(x[k])]. Это значение по умолчанию в R (R тип 7)
(1/3,1/3): p(k) = (k-1/3)/(n+1/3), затем p(k) ~ median[F(x[k])]. Полученные оценки квантилей приблизительно несмещённые по медиане независимо от распределения x. (тип R 8)
(3/8,3/8): p(k) = (k-3/8)/(n+1/4), Blom. Полученные оценки квантилей являются приблизительно несмещенными, если x распределен нормально (тип R 9)
(.4,.4) : приблизительно квантильно несмещённая (Cunnane)
(.35,.35): APL, используется с PWM
(.3175, .3175): используется в scipy.stats.probplot

Параметры:

данныеarray_like: Входные данные в виде последовательности или массива размерностью не более 2.
alphafloat, опционально: Параметр позиций построения графика. По умолчанию 0.4.
betafloat, опционально: Параметр позиций построения графика. По умолчанию 0.4.

Возвращает: