scipy.stats.mstats.
theilslopes#
- scipy.stats.mstats.theilslopes(y, x=None, alpha=0.95, method='separate')[source]#
计算一组点 (x, y) 的 Theil-Sen 估计量。
theilslopes实现了一种稳健线性回归方法。 它将斜率计算为配对值之间所有斜率的中值。- 参数:
- yarray_like
因变量。
- xarray_like 或 None，可选
自变量。 如果为 None，则使用
arange(len(y))代替。- alphafloat，可选
置信度，介于 0 和 1 之间。 默认为 95% 置信度。 请注意，alpha 围绕 0.5 对称，即 0.1 和 0.9 都被解释为“查找 90% 置信区间”。
- method{‘joint’, ‘separate’}, optional
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。
默认为 ‘separate’。
1.8.0 版本中新增。
- 返回:
- result
TheilslopesResult实例 返回值是一个具有以下属性的对象
- slopefloat
Theil 斜率。
- interceptfloat
Theil 线的截距。
- low_slopefloat
slope 置信区间的下限。
- high_slopefloat
slope 置信区间的上限。
- result
另请参阅
siegelslopes一种使用重复中值的类似技术
注释
有关
theilslopes的更多详细信息，请参阅scipy.stats.theilslopes。