scipy.stats.mstats.

theilslopes#

scipy.stats.mstats.theilslopes(y, x=None, alpha=0.95, метод='separate')[источник]#

Вычисляет оценку Тейла-Сена для набора точек (x, y).

theilslopes реализует метод устойчивой линейной регрессии. Он вычисляет наклон как медиану всех наклонов между парными значениями.

Параметры:

yarray_like

Зависимая переменная.

xarray_like или None, необязательный

Независимая переменная. Если None, используется arange(len(y)) вместо этого.

alphafloat, опционально

Степень доверия между 0 и 1. По умолчанию — 95% доверительный интервал. Обратите внимание, что alpha симметричен относительно 0.5, т.е. и 0.1, и 0.9 интерпретируются как «найти 90% доверительный интервал».

метод{'joint', 'separate'}, опционально

Метод, используемый для вычисления оценки для пересечения. Поддерживаются следующие методы,

‘joint’: Использует np.median(y - slope * x) в качестве пересечения.

‘separate’: Использует np.median(y) - slope * np.median(x)
как intercept.

По умолчанию 'separate'.

Добавлено в версии 1.8.0.

Возвращает:

результатTheilslopesResult экземпляр

Возвращаемое значение — объект со следующими атрибутами:

slopefloat: Наклон Тейла.
interceptfloat: Пересечение линии Тейла.
низкий_наклонfloat: Нижняя граница доверительного интервала для slope.
high_slopefloat: Верхняя граница доверительного интервала для slope.

Смотрите также

siegelslopes: аналогичная техника с использованием повторяющихся медиан

Примечания

Для более подробной информации о theilslopes, см. scipy.stats.theilslopes.