scipy.stats.

ppcc_max#

scipy.stats.ppcc_max(x, brack=(0.0, 1.0), dist='tukeylambda')[源代码]#

计算最大化 PPCC 的形状参数。

概率图相关系数 (PPCC) 图可用于确定单参数分布族的最优形状参数。ppcc_max 返回使给定数据的概率图相关系数最大化的形状参数，该参数用于单参数分布族。

参数：

xarray_like: 输入数组。
bracktuple，可选: 三元组 (a,b,c)，其中 (a<b<c)。如果 bracket 由两个数字 (a, c) 组成，则它们被假定为下坡 bracket 搜索的起始区间（请参阅 scipy.optimize.brent）。
diststr 或 stats.distributions 实例，可选: 分布或分布函数名称。看起来足够像 stats.distributions 实例的对象（即，它们具有 ppf 方法）也被接受。默认值为 'tukeylambda'。

返回：

shape_valuefloat: 概率图相关系数达到最大值时的形状参数。

另请参阅

ppcc_plot, probplot, boxcox

备注

brack 关键字用作起点，这在极端情况下很有用。可以使用绘图来获得最大值位置的粗略视觉估计，以便在其附近开始搜索。

参考文献

[1]

J.J. Filliben，“The Probability Plot Correlation Coefficient Test for Normality”，Technometrics，Vol. 17, pp. 111-117, 1975。

[2]

工程统计手册，NIST/SEMATEC，https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section3/ppccplot.htm

示例

首先，我们从形状参数为 2.5 的 Weibull 分布中生成一些随机数据

>>> import numpy as np
>>> from scipy import stats
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> rng = np.random.default_rng()
>>> c = 2.5
>>> x = stats.weibull_min.rvs(c, scale=4, size=2000, random_state=rng)

使用 Weibull 分布为此数据生成 PPCC 图。

>>> fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
>>> res = stats.ppcc_plot(x, c/2, 2*c, dist='weibull_min', plot=ax)

我们计算形状应达到最大值的值，并在那里绘制一条红线。该线应与 PPCC 图中的最高点重合。

>>> cmax = stats.ppcc_max(x, brack=(c/2, 2*c), dist='weibull_min')
>>> ax.axvline(cmax, color='r')
>>> plt.show()

../../_images/scipy-stats-ppcc_max-1.png