scipy.special.smirnovi#

scipy.special.smirnovi(n, p, out=None) = <ufunc 'smirnovi'>#

smirnov 的逆函数

返回 d,使得 smirnov(n, d) == p,即对应于 p 的临界值。

参数:
nint

样本数量

pfloat array_like

概率

outndarray,可选

函数结果的可选输出数组

返回:
标量或 ndarray

smirnovi(n, p) 的值,即临界值。

参见

smirnov

分布的生存函数 (SF)

scipy.stats.ksone

提供作为连续分布的功能

kolmogorov, kolmogi

双侧分布的函数

scipy.stats.kstwobign

双侧 Kolmogorov-Smirnov 分布,大 n

备注

smirnovstats.kstest 在应用 Kolmogorov-Smirnov 拟合优度检验时使用。 由于历史原因,此函数在 scpy.special 中公开,但实现最准确的 CDF/SF/PDF/PPF/ISF 计算的推荐方法是使用 stats.ksone 分布。

示例

>>> from scipy.special import smirnovi, smirnov
>>> n = 24
>>> deviations = [0.1, 0.2, 0.3]

使用 smirnov 计算给定样本数和偏差的 Smirnov 分布的互补 CDF。

>>> p = smirnov(n, deviations)
>>> p
array([0.58105083, 0.12826832, 0.01032231])

逆函数 smirnovi(n, p) 返回 deviations

>>> smirnovi(n, p)
array([0.1, 0.2, 0.3])