scipy.stats.
BootstrapMethod#
- class scipy.stats.BootstrapMethod(n_resamples=9999, batch=None, random_state=None, method='BCa')[source]#
Bootstrap 置信区间的配置信息。
此类的实例可以传递到某些置信区间方法的
method参数中，以生成 Bootstrap 置信区间。- 属性:
- n_resamplesint，可选
要执行的再抽样的数量。默认值为 9999。
- batchint，可选
对统计数据进行每次矢量化调用时要处理的再抽样数。如果统计数据被矢量化，则批处理大小 >>1 往往会更快，但内存使用量会随着批处理大小线性扩展。默认值为
None，在单个批处理中处理所有再抽样。- random_state{None，int，
numpy.random.Generator， 用于生成重复样本的伪随机数生成器状态。
如果
random_state已是一个Generator或RandomState实例，那么将使用该实例。如果random_state是一个整数，那么将使用一个新的RandomState实例，并用random_state播种。如果random_state是None（默认值），则将使用numpy.random.RandomState单例。- method{‘bca’，‘percentile’，‘basic’}
是否使用“百分位数”自举（“percentile”）、“基本”（又称为“反向”）自举（“basic”）或偏差校正和加速自举（“Bca”，默认）