biweight_midcorrelation

astropy.stats.biweight_midcorrelation(x, y, c=9.0, M=None, modify_sample_size=False)

2つの変数間の双重みにおける相関を計算する.

♪the biweight midcorrelation サンプル間の類似性を測る指標である.これは以下のスタッフによって提供されます。

\[\begin{split}R_{biorr}=\frac{\zeta_{xy}{\sqrt{\zeta_{xx}\\zeta_{yy}\end{split}\]

where \(\zeta_{xx}\) is the biweight midvariance of \(x\), \(\zeta_{yy}\) is the biweight midvariance of \(y\), and \(\zeta_{xy}\) is the biweight midcovariance of \(x\) and \(y\).

パラメータ

x, y一次元アレイ式

2つの変数の入力配列. x そして y 1次元配列でなければならず、同じ数の要素を持っている。

c浮動、オプション

デュアル重み推定器の定数(デフォルト値=9.0)を調整する。参照してください biweight_midcovariance もっと細かいことを知っています。

M浮動小数点または類似配列、オプション

位置推定。もし…。 M スカラ値である場合、その値は、配列全体(または各配列に沿って)に使用されるであろう axis 指定されていれば)。もし…。 M 配列であれば、各位置推定値を含む配列でなければならない axis 配列を入力します。もし…。 None (デフォルト)、入力配列の中央値(またはそれぞれに沿って)が使用される axis 指定されていれば)。参照してください biweight_midcovariance もっと細かいことを知っています。

modify_sample_sizeブル値、オプション

もし False (デフォルト)、使用されるサンプルサイズは、配列内の(または入力に沿って)要素の総数である axis 指定されていれば)は，ダブル重みにおける共分散の基準に従って定義される.もし…。 True サンプルサイズは、任意の拒否値を補正するために低減され(すなわち、使用されるサンプルサイズは非拒否値のみを含む)、これは、より真の共分散に近い小さいサンプルサイズまたは大量の拒否値をもたらす。参照してください biweight_midcovariance もっと細かいことを知っています。

返品

biweight_midcorrelation浮いている.

両者の間のダブル重みには相関がある x そして y それがそうです。

参考

biweight_scale, biweight_midvariance, biweight_midcovariance, biweight_location

参考文献

1

https://en.wikipedia.org/wiki/Biweight_midcorrelation

実例.

2つの変数間の二重重みにおける相関を計算する：

>>> import numpy as np
>>> from astropy.stats import biweight_midcorrelation
>>> rng = np.random.default_rng(12345)
>>> x = rng.normal(0, 1, 200)
>>> y = rng.normal(0, 3, 200)
>>> # Introduce an obvious outlier
>>> x[0] = 30.0
>>> bicorr = biweight_midcorrelation(x, y)
>>> print(bicorr)  
-0.09203238319481295