scipy.stats.mstats.

theilslopes

scipy.stats.mstats.theilslopes(y, x=None, alpha=0.95, method='separate')

Berechnet den Theil-Sen-Schätzer für eine Menge von Punkten (x, y).

theilslopes implementiert eine Methode für robuste lineare Regression. Sie berechnet die Steigung als Median aller Steigungen zwischen gepaarten Werten.

Parameter:

yarray_like

Abhängige Variable.

xarray_like oder None, optional

Unabhängige Variable. Wenn None, wird stattdessen arange(len(y)) verwendet.

alphafloat, optional

Konfidenzgrad zwischen 0 und 1. Standard ist 95% Konfidenz. Beachten Sie, dass alpha symmetrisch um 0.5 ist, d.h. sowohl 0.1 als auch 0.9 werden als „ermittle das 90% Konfidenzintervall“ interpretiert.

method{‘joint’, ‘separate’}, optional

Methode zur Berechnung des Schätzwerts für den Achsenabschnitt. Folgende Methoden werden unterstützt:

• ‘joint’: Verwendet np.median(y - slope * x) als Achsenabschnitt.

• ‘separate’: Verwendet np.median(y) - slope * np.median(x)

  als Achsenabschnitt.

Der Standardwert ist ‘separate’.

Hinzugefügt in Version 1.8.0.

Rückgabe:

resultTheilslopesResult Instanz

Der Rückgabewert ist ein Objekt mit folgenden Attributen:

slopefloat

Theil-Steigung.

interceptfloat

Achsenabschnitt der Theil-Linie.

low_slopefloat

Untere Grenze des Konfidenzintervalls für die slope.

high_slopefloat

Obere Grenze des Konfidenzintervalls für die slope.

Siehe auch

siegelslopes

eine ähnliche Technik unter Verwendung wiederholter Mediane

Hinweise

Weitere Details zu theilslopes finden Sie unter scipy.stats.theilslopes.