scipy.stats.
kstatvar#
- scipy.stats.kstatvar(data, n=2, *, axis=None, nan_policy='propagate', keepdims=False)[原始碼]#
傳回 k 統計量變異數的無偏估計量。
有關 k 統計量的更多詳細資訊，請參閱
kstat和 [1]。- 參數:
- dataarray_like
輸入陣列。
- nint, {1, 2}, optional
預設值為 2。
- axisint 或 None，預設值：None
若為整數，則為計算統計量的輸入軸。輸入的每個軸切片（例如，列）的統計量將會出現在輸出的對應元素中。若為
None，則輸入將會在計算統計量之前被展平。- nan_policy{‘propagate’, ‘omit’, ‘raise’}
定義如何處理輸入的 NaN。
propagate：若在計算統計量的軸切片（例如，列）中存在 NaN，則輸出的對應條目將會是 NaN。omit：執行計算時將會省略 NaN。若在計算統計量的軸切片中剩餘的資料不足，則輸出的對應條目將會是 NaN。raise：若存在 NaN，則會引發ValueError。
- keepdimsbool，預設值：False
若設定為 True，則縮減的軸會保留在結果中作為大小為一的維度。使用此選項，結果將會針對輸入陣列正確廣播。
- 傳回值:
- kstatvarfloat
第 n 個 k 統計量變異數。
註解
前兩個 k 統計量的變異數的無偏估計量由下式給出
\[\begin{split}\mathrm{var}(k_1) &= \frac{k_2}{n}, \\ \mathrm{var}(k_2) &= \frac{2k_2^2n + (n-1)k_4}{n(n - 1)}.\end{split}\]從 SciPy 1.9 開始，
np.matrix輸入（不建議用於新程式碼）在執行計算之前會轉換為np.ndarray。在這種情況下，輸出將會是純量或形狀適當的np.ndarray，而不是 2Dnp.matrix。同樣地，雖然會忽略遮罩陣列的遮罩元素，但輸出將會是純量或np.ndarray，而不是mask=False的遮罩陣列。參考文獻