jackknife_stats

astropy.stats.jackknife_stats(data, statistic, confidence_level=0.95)

カッタ再サンプリングに基づいてカッタ推定を実行する。

この機能には SciPy インストールします。

パラメータ

dataNdarray

元のサンプル(1次元アレイ)。

statistic機能

この統計量のカッティング推定値は、サンプル平均値、サンプル分散などの測定データの任意の関数(または関数ベクトル)に基づいて返される。

confidence_level浮動、オプション

刀切が推定した信頼区間の信頼レベル。(0，1)における実数でなければならない.デフォルト値は0.95である.

返品

見積もりをする ：浮動または ndarray浮遊や

I番目の要素は，偏差補正された“鋸歯状”推定である.

bias ：浮動または ndarray浮遊や

I番目の要素は折り畳み式偏向である.

std_err ：浮動または ndarray浮遊や

I番目の要素は折刀標準誤差である.

conf_intervalNdarray

もし statistic 一意である場合、第1および第2の要素は、それぞれ下界および上界である。もし…。 statistic ベクトル値であれば，列ごとに対応する statistic それがそうです。第1行および第2行は、それぞれ下界および上界を含む。

実例.

1. カッターの再サンプリングを取得します。

>>> import numpy as np
>>> from astropy.stats import jackknife_resampling
>>> from astropy.stats import jackknife_stats
>>> data = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,0])
>>> resamples = jackknife_resampling(data)
>>> resamples
array([[2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 0.],
       [1., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 0.],
       [1., 2., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 0.],
       [1., 2., 3., 5., 6., 7., 8., 9., 0.],
       [1., 2., 3., 4., 6., 7., 8., 9., 0.],
       [1., 2., 3., 4., 5., 7., 8., 9., 0.],
       [1., 2., 3., 4., 5., 6., 8., 9., 0.],
       [1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 9., 0.],
       [1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 0.],
       [1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.]])
>>> resamples.shape
(10, 9)

2.平均値、偏差、標準誤差、およびそれらの95%信頼区間の切断推定値を得る：

>>> test_statistic = np.mean
>>> estimate, bias, stderr, conf_interval = jackknife_stats(
...     data, test_statistic, 0.95)
>>> estimate
4.5
>>> bias
0.0
>>> stderr  
0.95742710775633832
>>> conf_interval
array([2.62347735,  6.37652265])

3. 2つの推定値の例

>>> test_statistic = lambda x: (np.mean(x), np.var(x))
>>> estimate, bias, stderr, conf_interval = jackknife_stats(
...     data, test_statistic, 0.95)
>>> estimate
array([4.5       ,  9.16666667])
>>> bias
array([ 0.        , -0.91666667])
>>> stderr
array([0.95742711,  2.69124476])
>>> conf_interval
array([[ 2.62347735,   3.89192387],
       [ 6.37652265,  14.44140947]])

重要なヒント：信頼区間は列の形で与えられることに注意してください