scipy.stats.mstats.
theilslopes#
- scipy.stats.mstats.theilslopes(y, x=None, alpha=0.95, method='separate')[源码]#
为一组点 (x, y) 计算 Theil-Sen 估计量。
theilslopes实现了一种用于稳健线性回归的方法。它将所有配对值之间斜率的中位数计算为斜率。- 参数:
- y类似数组
因变量。
- x类似数组或无，可选
自变量。如果没有，则使用
arange(len(y))代替。- alpha浮点，可选
0 和 1 之间的置信度。默认是 95% 置信度。请注意，alpha 在 0.5 左右是对称的，即 0.1 和 0.9 都解释为“找出 90% 置信区间”。
- method{‘joint’, ‘separate’}, 可选
用于计算截距估计值的方法。支持以下方法：
‘joint’：使用 np.median(y - slope * x) 作为截距。
- ‘separate’：使用 np.median(y) - slope * np.median(x)
作为截距。
默认值为 ‘separate’。
在版本 1.8.0 中添加。
- 返回值:
- result
TheilslopesResult实例 返回值是具有以下属性的对象
- slopefloat
Theil 斜率。
- interceptfloat
Theil 线的截距。
- low_slopefloat
slope 的置信区间的下限。
- high_slopefloat
slope 的置信区间的上限。
- result
另请参见
siegelslopes使用重复中值的类似技术
注释
有关
theilslopes的更多详情，请参见scipy.stats.theilslopes。