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scipy.stats.

sem#

scipy.stats.sem(a, axis=0, ddof=1, nan_policy='propagate', *, keepdims=False)[源代码]#

计算均值的标准误差。

计算输入数组中值的均值的标准误差（或测量标准误差）。

参数:
aarray_like

一个包含要返回标准误差的值的数组。必须包含至少两个观测值。

axisint 或 None，默认值：0

如果为 int，则为沿其计算统计量的输入轴。输入的每个轴切片（例如，行）的统计量将出现在输出的相应元素中。如果为 None，则在计算统计量之前将输入展平。

ddofint，可选

自由度差值。与方差的总体估计相比，在有限样本中调整偏差的自由度数量。默认为 1。

nan_policy{‘propagate’, ‘omit’, ‘raise’}

定义如何处理输入 NaN。

  • propagate：如果沿其计算统计量的轴切片（例如，行）中存在 NaN，则输出的相应条目将为 NaN。

  • omit：执行计算时将忽略 NaN。如果沿其计算统计量的轴切片中剩余的数据不足，则输出的相应条目将为 NaN。

  • raise：如果存在 NaN，将引发 ValueError。

keepdimsbool，默认值：False

如果设置为 True，则减小的轴将作为大小为 1 的维度留在结果中。使用此选项，结果将正确广播到输入数组。

返回:
sndarray 或 float

沿输入轴的样本均值的标准误差。

注释

ddof 的默认值与 np.std 和 np.nanstd 等其他包含 ddof 的例程使用的默认值（0）不同。

从 SciPy 1.9 开始，在执行计算之前，np.matrix 输入（不建议用于新代码）将转换为 np.ndarray。在这种情况下，输出将是标量或形状合适的 np.ndarray，而不是 2D np.matrix。同样，虽然会忽略掩码数组的掩码元素，但输出将是标量或 np.ndarray，而不是带有 mask=False 的掩码数组。

示例

查找沿第一轴的标准误差

>>> import numpy as np
>>> from scipy import stats
>>> a = np.arange(20).reshape(5,4)
>>> stats.sem(a)
array([ 2.8284,  2.8284,  2.8284,  2.8284])

使用 n 个自由度查找整个数组的标准误差

>>> stats.sem(a, axis=None, ddof=0)
1.2893796958227628
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