scipy.stats.

BootstrapMethod

class scipy.stats.BootstrapMethod(n_resamples=9999, batch=None, random_state=None, method='BCa', *, rng=None)

Konfigurationsinformationen für ein Bootstrap-Konfidenzintervall.

Instanzen dieser Klasse können an den Parameter method einiger Methoden zur Berechnung von Konfidenzintervallen übergeben werden, um ein Bootstrap-Konfidenzintervall zu generieren.

Attribute:

n_resamplesint, optional

Die Anzahl der durchzuführenden Resamples. Standard ist 9999.

batchint, optional

Die Anzahl der Resamples, die in jedem vektorisierten Aufruf der Statistik verarbeitet werden sollen. Batchgrößen >>1 sind tendenziell schneller, wenn die Statistik vektorisiert ist, aber der Speicherverbrauch skaliert linear mit der Batchgröße. Standard ist None, was alle Resamples in einem einzigen Batch verarbeitet.

rngnumpy.random.Generator, optional

Pseudozufallszahlengenerator, der zur Durchführung des Resamplings verwendet wird.

Wenn rng per Schlüsselwort an den Initialisierer übergeben wird oder wenn direkt auf das Attribut rng zugegriffen wird, werden andere Typen als numpy.random.Generator an numpy.random.default_rng übergeben, um einen Generator vor der Verwendung zu instanziieren. Wenn rng bereits eine Generator-Instanz ist, wird die bereitgestellte Instanz verwendet. Geben Sie rng für reproduzierbares Verhalten an.

Wenn dieses Argument positionsgebunden übergeben wird, wenn random_state per Schlüsselwort in den Initialisierer übergeben wird oder wenn direkt auf das Attribut random_state zugegriffen wird, gilt das Legacy-Verhalten für random_state.

• Wenn random_state None ist (oder numpy.random), wird die numpy.random.RandomState-Singleton-Instanz verwendet.

• Wenn random_state eine Ganzzahl ist, wird eine neue RandomState-Instanz verwendet, die mit random_state initialisiert wurde.

• Wenn random_state bereits eine Instanz von Generator oder RandomState ist, wird diese Instanz verwendet.

Geändert in Version 1.15.0: Als Teil des SPEC-007-Übergangs von der Verwendung von numpy.random.RandomState zu numpy.random.Generator wurde dieser Attributname von random_state zu rng geändert. Für einen Übergangszeitraum werden beide Namen weiterhin funktionieren, obwohl nur einer gleichzeitig angegeben werden kann. Nach der Übergangszeit werden Verwendungen von random_state Warnungen ausgeben. Das Verhalten von sowohl random_state als auch rng ist oben beschrieben, aber nur rng sollte in neuem Code verwendet werden.

method{‘BCa’, ‘percentile’, ‘basic’}

Ob das ‘percentile’-Bootstrap (‘percentile’), das ‘basic’ (auch bekannt als ‘reverse’) Bootstrap (‘basic’) oder das Bias-corrected and accelerated Bootstrap (‘BCa’, Standard) verwendet werden soll.