scipy.stats.

mvsdist

scipy.stats.mvsdist(data)

資料的平均值、變異數和標準差的「凍結」分佈。

參數:

dataarray_like

輸入陣列。使用 ravel 轉換為 1 維。需要 2 個或更多資料點。

回傳:

mdist「凍結」分佈物件

代表資料平均值的分佈物件。

vdist「凍結」分佈物件

代表資料變異數的分佈物件。

sdist「凍結」分佈物件

代表資料標準差的分佈物件。

另請參閱

bayes_mvs

注意

從 bayes_mvs(data) 返回的值等效於 tuple((x.mean(), x.interval(0.90)) for x in mvsdist(data))。

換句話說，對此函數返回的三個分佈物件呼叫 <dist>.mean() 和 <dist>.interval(0.90) 將會得到與 bayes_mvs 返回的相同結果。

參考文獻

T.E. Oliphant，“從資料估計平均值、變異數和標準差的貝氏觀點”，https://scholarsarchive.byu.edu/facpub/278，2006。

範例

在您的瀏覽器中試試看！

>>> from scipy import stats
>>> data = [6, 9, 12, 7, 8, 8, 13]
>>> mean, var, std = stats.mvsdist(data)

我們現在有可以檢視的「mean」、「var」和「std」凍結分佈物件

>>> mean.mean()
9.0
>>> mean.interval(0.95)
(6.6120585482655692, 11.387941451734431)
>>> mean.std()
1.1952286093343936

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