scipy.stats.mstats.

sem#

scipy.stats.mstats.sem(a, ось=0, ddof=1)[источник]#

Вычисляет стандартную ошибку среднего входного массива.

Также иногда называется стандартной ошибкой измерения.

Параметры:

aarray_like: Массив, содержащий значения, для которых возвращается стандартная ошибка.
осьint или None, опционально: Если axis равен None, разворачивается a первым. Если axis - целое число, это будет ось, по которой производится операция. По умолчанию 0.
ddofint, необязательный: Дельта степеней свободы. Сколько степеней свободы скорректировать для смещения в ограниченных выборках относительно оценки дисперсии генеральной совокупности. По умолчанию 1.

Возвращает:

sndarray или float: Стандартная ошибка среднего в выборке(ах) вдоль входной оси.

Примечания

Значение по умолчанию для ddof изменено в scipy 0.15.0 для согласованности с scipy.stats.sem а также с наиболее распространённым определением, используемым (как в документации R).

Примеры

Найти стандартную ошибку вдоль первой оси:

>>> 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]

Найти стандартную ошибку по всему массиву, используя n степеней свободы:

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