scipy.stats.mstats.
skewtest#
- scipy.stats.mstats.skewtest(a, axis=0, alternative='two-sided')[source]#
测试偏度是否与正态分布不同。
- 参数:
- aarray_like
要测试的数据
- axisint 或 None，可选
计算统计信息的轴。默认为 0。如果为 None，则计算整个数组 a。
- alternative{‘two-sided’, ‘less’, ‘greater’}, 可选
定义备择假设。默认为“双侧”。以下选项可用
“双侧”：样本底层分布的偏度与正态分布的偏度不同（即 0）
“小于”：样本底层分布的偏度小于正态分布的偏度
“大于”：样本底层分布的偏度大于正态分布的偏度
1.7.0 版本中新增。
- 返回:
- statisticarray_like
此测试计算的 z 分数。
- pvaluearray_like
假设检验的 p 值
注释
有关
skewtest的更多详细信息，请参阅scipy.stats.skewtest。