scipy.stats.mstats.

plotting_positions

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

返回数据的绘图位置（或经验百分位数点）。

绘图位置定义为 (i-alpha)/(n+1-alpha-beta)，其中

• i 是秩顺序统计量

• n 是沿给定轴的未掩码值的数量

• alpha 和 beta 是两个参数。

alpha 和 beta 的典型值包括

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

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

• (0,0) : p(k) = k/(n+1), Weibull (R type 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 type 7）

• (1/3,1/3): p(k) = (k-1/3)/(n+1/3), 则 p(k) ~ median[F(x[k])]。无论 x 的分布如何，生成的量化估计值都近似于中位数无偏。（R type 8）

• (3/8,3/8): p(k) = (k-3/8)/(n+1/4), Blom。如果 x 服从正态分布，则生成的量化估计值近似无偏（R type 9）

• (.4,.4) : 近似量化无偏 (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。默认为 0.4。

betafloat, optional

绘图位置参数。默认为 0.4。

返回:

positionsMaskedArray

计算出的绘图位置。