scipy.stats.mstats.

sem#

scipy.stats.mstats.sem(a, axis=0, ddof=1)[Quelle]#

Berechnet den Standardfehler des Mittelwerts des Eingabearrays.

Auch manchmal als Standardfehler der Messung bezeichnet.

Parameter:

aarray_like: Ein Array, das die Werte enthält, für die der Standardfehler zurückgegeben wird.
axisint oder None, optional: Wenn axis None ist, wird a zuerst abgeflacht. Wenn axis eine ganze Zahl ist, ist dies die Achse, über die operiert wird. Standardmäßig 0.
ddofint, optional: Delta Freiheitsgrade. Wie viele Freiheitsgrade zur Korrektur von Verzerrungen in begrenzten Stichproben relativ zur Populationsschätzung der Varianz verwendet werden. Standardmäßig 1.

Rückgabe:

sndarray oder float: Der Standardfehler des Mittelwerts in den Stichproben entlang der Eingabeachse.

Hinweise

Der Standardwert für ddof hat sich in SciPy 0.15.0 geändert, um mit scipy.stats.sem sowie mit der gebräuchlichsten Definition übereinzustimmen (wie in der R-Dokumentation).

Beispiele

Standardfehler entlang der ersten Achse finden

>>> import numpy as np
>>> from scipy import stats
>>> a = np.arange(20).reshape(5,4)
>>> print(stats.mstats.sem(a))
[2.8284271247461903 2.8284271247461903 2.8284271247461903
 2.8284271247461903]

Standardfehler über das gesamte Array finden, unter Verwendung von n Freiheitsgraden

>>> print(stats.mstats.sem(a, axis=None, ddof=0))
1.2893796958227628