scipy.special.smirnovi#
- scipy.special.smirnovi(n, p, out=None) = <ufunc 'smirnovi'>#
反函數為
smirnov傳回 d 使得
smirnov(n, d) == p，對應於 p 的臨界值。- 參數:
- nint
樣本數
- pfloat array_like
機率
- outndarray, optional
函數結果的選用性輸出陣列
- 傳回值:
- 純量或 ndarray
smirnovi(n, p) 的值，即臨界值。
參見
smirnov分佈的存活函數 (SF)
scipy.stats.ksone提供作為連續分佈的功能
kolmogorov,kolmogi雙尾分佈的函數
scipy.stats.kstwobign雙尾 Kolmogorov-Smirnov 分佈，大樣本數 n
註解
smirnov由 stats.kstest 在應用 Kolmogorov-Smirnov 適合度檢定時使用。基於歷史原因，此函數在 scpy.special 中公開，但要獲得最準確的 CDF/SF/PDF/PPF/ISF 計算結果，建議使用 stats.ksone 分佈。範例
>>> from scipy.special import smirnovi, smirnov
>>> n = 24 >>> deviations = [0.1, 0.2, 0.3]
使用
smirnov計算給定樣本數和偏差的 Smirnov 分佈的互補累積分布函數 (CDF)。>>> p = smirnov(n, deviations) >>> p array([0.58105083, 0.12826832, 0.01032231])
反函數
smirnovi(n, p)傳回deviations(偏差)。>>> smirnovi(n, p) array([0.1, 0.2, 0.3])