scipy.stats._result_classes.TukeyHSDResult.

confidence_interval#

TukeyHSDResult.confidence_interval(confidence_level=0.95)[源代码]#

计算指定置信水平的置信区间。

参数：

confidence_level浮点数，可选: 估计比例的计算置信区间的置信水平。默认为 .95。

返回值：

ciConfidenceInterval 对象: 该对象具有属性 low 和 high，它们分别保存每个比较的置信区间的下限和上限。对于组 i 和 j 之间的每个比较，可以在索引 (i, j) 处访问上限和下限值。

参考文献

[1]

NIST/SEMATECH 统计方法电子手册，“7.4.7.1. Tukey 方法”。 https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/prc/section4/prc471.htm，2020 年 11 月 28 日。

示例

>>> from scipy.stats import tukey_hsd
>>> group0 = [24.5, 23.5, 26.4, 27.1, 29.9]
>>> group1 = [28.4, 34.2, 29.5, 32.2, 30.1]
>>> group2 = [26.1, 28.3, 24.3, 26.2, 27.8]
>>> result = tukey_hsd(group0, group1, group2)
>>> ci = result.confidence_interval()
>>> ci.low
array([[-3.649159, -8.249159, -3.909159],
       [ 0.950841, -3.649159,  0.690841],
       [-3.389159, -7.989159, -3.649159]])
>>> ci.high
array([[ 3.649159, -0.950841,  3.389159],
       [ 8.249159,  3.649159,  7.989159],
       [ 3.909159, -0.690841,  3.649159]])