scipy.stats.mstats.
theilslopes#
- scipy.stats.mstats.theilslopes(y, x=None, alpha=0.95, method='separate')[源代码]#
计算一组点 (x, y) 的 Theil-Sen 估计量。
theilslopes实现了一种用于稳健线性回归的方法。它将斜率计算为成对值之间所有斜率的中位数。- 参数:
- yarray_like
因变量。
- xarray_like 或 None，可选
自变量。如果为 None，则改用
arange(len(y))。- alphafloat，可选
介于 0 和 1 之间的置信度。默认值为 95% 置信度。请注意，alpha 是关于 0.5 对称的，即 0.1 和 0.9 都被解释为“查找 90% 的置信区间”。
- method{‘joint’, ‘separate’}, optional
用于计算截距估计的方法。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 1.8.0 版本中添加。
- 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 的置信区间的下限。
- high_slopefloat
slope 的置信区间的上限。
- result
另请参阅
siegelslopes一种使用重复中位数的类似技术
注释
有关
theilslopes的更多详细信息，请参阅scipy.stats.theilslopes。