scipy.stats.mstats.

偏度檢定

scipy.stats.mstats.skewtest(a, axis=0, alternative='two-sided')

檢定偏度是否與常態分佈不同。

參數:

aarray_like (類陣列)

要檢定的資料

axisint 或 None，選用

計算統計量的軸。預設值為 0。若為 None，則對整個陣列 a 進行計算。

alternative{‘two-sided’ (雙尾), ‘less’ (小於), ‘greater’ (大於)}, 選用

定義對立假設。預設值為 ‘two-sided’ (雙尾)。以下為可用選項

• ‘two-sided’ (雙尾)：樣本底層分佈的偏度與常態分佈的偏度不同 (即 0)

• ‘less’ (小於)：樣本底層分佈的偏度小於常態分佈的偏度

• ‘greater’ (大於)：樣本底層分佈的偏度大於常態分佈的偏度

在版本 1.7.0 中新增。

回傳值:

statisticarray_like (類陣列)

此檢定的計算 z 分數。

pvaluearray_like (類陣列)

假設檢定的 p 值

註解

有關 skewtest 的更多詳細資訊，請參閱 scipy.stats.skewtest。