scipy.stats.mstats.

meppf

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

返回数据的绘图位置（或经验百分点）。

绘图位置定义为 (i-alpha)/(n+1-alpha-beta)，其中

• i 是秩次统计量

• n 是沿给定轴的非掩码值的数量

• alpha 和 beta 都是两个参数。

alpha 和 beta 的通常值为

• (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，所得的分位数估计值近似无中位数偏差。(R 类型 8)

• (3/8,3/8): p(k) = (k-3/8)/(n+1/4)，Blom。如果 x 服从正态分布，则所得的分位数估计值近似无偏差 (R 类型 9)

• (.4,.4) : 近似分位数无偏差 (Cunnane)

• (.35,.35): APL，搭配 PWM 使用

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

参数:

dataarray_like

输入数据，维度最多为 2 的序列或数组。

alphafloat，可选

标绘位置参数。默认值为 0.4。

betafloat，可选

标绘位置参数。默认值为 0.4。

返回值:

positionsMaskedArray

计算出的标绘位置。