scipy.stats.mstats.

describe

scipy.stats.mstats.describe(a, axis=0, ddof=0, bias=True)

Berechnet mehrere deskriptive Statistiken des übergebenen Arrays.

Parameter:

aarray_like

Daten-Array

axisint oder None, optional

Achse, entlang derer Statistiken berechnet werden. Standard ist 0. Wenn None, wird über das gesamte Array a berechnet.

ddofint, optional

Freiheitsgrad (Standard 0); beachte, dass der Standard-ddof vom gleichen Routine in stats.describe abweicht

biasbool, optional

Wenn False, werden die Berechnungen für Schiefe und Kurtosis für statistische Verzerrungen korrigiert.

Rückgabe:

nobsint

(Größe der Daten (unter Berücksichtigung fehlender Werte)

minmax(int, int)

Minimum, Maximum

meanfloat

arithmetisches Mittel

variancefloat

unverzerrte Varianz

skewnessfloat

verzerrte Schiefe

kurtosisfloat

verzerrte Kurtosis

Beispiele

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>>> import numpy as np
>>> from scipy.stats.mstats import describe
>>> ma = np.ma.array(range(6), mask=[0, 0, 0, 1, 1, 1])
>>> describe(ma)
DescribeResult(nobs=np.int64(3), minmax=(masked_array(data=0,
             mask=False,
       fill_value=999999), masked_array(data=2,
             mask=False,
       fill_value=999999)), mean=np.float64(1.0),
       variance=np.float64(0.6666666666666666),
       skewness=masked_array(data=0., mask=False, fill_value=1e+20),
        kurtosis=np.float64(-1.5))

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