scipy.stats.

ppcc_max#

scipy.stats.ppcc_max(x, brack=Lim (1) 1.0), dist='tukeylambda')[источник]#

Вычислить параметр формы, который максимизирует PPCC.

График коэффициента корреляции вероятностного графика (PPCC) может использоваться для определения оптимального параметра формы для однопараметрического семейства распределений. ppcc_max возвращает параметр формы, который максимизирует коэффициент корреляции вероятностного графика для данных к однопараметрическому семейству распределений.

Параметры:

xarray_like: Входной массив.
brackкортеж, необязательный: Тройка (a,b,c), где (ascipy.optimize.brent).
diststr или экземпляр stats.distributions, опционально: Имя распределения или функции распределения. Объекты, достаточно похожие на экземпляр stats.distributions (т.е. имеющие ppf method) также принимаются. По умолчанию 'tukeylambda'.

Возвращает:

shape_valuefloat: Параметр формы, при котором коэффициент корреляции вероятностного графика достигает своего максимального значения.

Смотрите также

ppcc_plot, probplot, boxcox

Примечания

Ключевое слово brack служит отправной точкой, что полезно в крайних случаях. Можно использовать график для получения грубой визуальной оценки местоположения максимума, чтобы начать поиск рядом с ним.

Ссылки

[1]

J.J. Filliben, "The Probability Plot Correlation Coefficient Test for Normality", Technometrics, Vol. 17, pp. 111-117, 1975.

[2]

Инженерный справочник по статистике, NIST/SEMATEC, https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section3/ppccplot.htm

Примеры

Сначала мы генерируем случайные данные из распределения Вейбулла с параметром формы 2.5:

>>> import numpy as np
>>> from scipy import stats
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> rng = np.random.default_rng()
>>> c = 2.5
>>> x = stats.weibull_min.rvs(c, scale=4, size=2000, random_state=rng)

Сгенерировать график PPCC для этих данных с распределением Вейбулла.

>>> fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
>>> res = stats.ppcc_plot(x, c/2, 2*c, dist='weibull_min', plot=ax)

Мы вычисляем значение, в котором форма должна достичь максимума, и там рисуется красная линия. Линия должна совпадать с самой высокой точкой на графике PPCC.

>>> cmax = stats.ppcc_max(x, brack=(c/2, 2*c), dist='weibull_min')
>>> ax.axvline(cmax, color='r')
>>> plt.show()

../../_images/scipy-stats-ppcc_max-1.png