scipy.stats.mstats.

meppf

scipy.stats.mstats.meppf(data, alpha=0.4, beta=0.4)

返回数据的绘图位置（或经验百分位点）。

绘图位置定义为 (i-alpha)/(n+1-alpha-beta)，其中

• i 是秩顺序统计量

• n 是给定轴上未掩码值的数量

• alpha 和 beta 是两个参数。

alpha 和 beta 的典型值是

• (0,1) : p(k) = k/n，cdf 的线性插值 (R, 类型 4)

• (.5,.5) : p(k) = (k-1/2.)/n，分段线性函数 (R, 类型 5)

• (0,0) : p(k) = k/(n+1)，威布尔 (R 类型 6)

• (1,1) : p(k) = (k-1)/(n-1)，在这种情况下，p(k) = mode[F(x[k])]。这是 R 的默认值 (R 类型 7)

• (1/3,1/3): p(k) = (k-1/3)/(n+1/3)，然后 p(k) ~ median[F(x[k])]。无论 x 的分布如何，得到的 quantile 估计值都近似是中位数无偏的。(R 类型 8)

• (3/8,3/8): p(k) = (k-3/8)/(n+1/4), 布洛姆。如果 x 服从正态分布，则得到的 quantile 估计值近似是无偏的 (R 类型 9)

• (.4,.4) : 近似 quantile 无偏 (Cunnane)

• (.35,.35): APL，与 PWM 一起使用

• (.3175, .3175): 在 scipy.stats.probplot 中使用

参数:

dataarray_like

输入数据，作为维度最多为 2 的序列或数组。

alphafloat, optional

绘图位置参数。默认值为 0.4。

betafloat, optional

绘图位置参数。默认值为 0.4。

返回:

positionsMaskedArray

计算的绘图位置。