scipy.stats.mstats.

hdquantiles

scipy.stats.mstats.hdquantiles(data, prob=[0.25, 0.5, 0.75], axis=None, var=False)

使用 Harrell-Davis 方法计算分位数估计。

分位数估计值是作为顺序统计量的加权线性组合计算的。

参数:

数据array_like

数据数组。

概率序列，可选

计算分位数时使用的概率序列。

轴int 或 None, 可选

计算分位数的轴。如果为 None，则使用展平的数组。

变量bool, 可选

是否返回估计的方差。

返回:

hdquantilesMaskedArray

一个 (p,) 的百分位数数组（如果 var 为 False），或一个 (2,p) 的百分位数和方差数组（如果 var 为 True），其中 p 是百分位数的数量。

参见

hdquantiles_sd

示例

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>>> import numpy as np
>>> from scipy.stats.mstats import hdquantiles
>>>
>>> # Sample data
>>> data = np.array([1.2, 2.5, 3.7, 4.0, 5.1, 6.3, 7.0, 8.2, 9.4])
>>>
>>> # Probabilities at which to compute quantiles
>>> probabilities = [0.25, 0.5, 0.75]
>>>
>>> # Compute Harrell-Davis quantile estimates
>>> quantile_estimates = hdquantiles(data, prob=probabilities)
>>>
>>> # Display the quantile estimates
>>> for i, quantile in enumerate(probabilities):
...     print(f"{int(quantile * 100)}th percentile: {quantile_estimates[i]}")
25th percentile: 3.1505820231763066 # may vary
50th percentile: 5.194344084883956
75th percentile: 7.430626414674935

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