scipy.stats.mstats.

sem

scipy.stats.mstats.sem(a, axis=0, ddof=1)

计算输入数组的平均值的标准误差。

也称为测量标准误差。

参数:

aarray_like

包含返回标准误差的值的数组。

轴int 或 None, 可选

如果 axis 为 None，首先展平 a。如果 axis 是整数，这将是操作的轴。默认为 0。

ddofint, 可选

Delta 自由度。在有限样本中相对于总体方差估计的偏差调整的自由度数。默认为 1。

返回:

sndarray 或 float

沿着输入轴的样本(s)的平均值的标准误差。

注释

在 scipy 0.15.0 中，ddof 的默认值发生了变化，以与 scipy.stats.sem 保持一致，同时也与最常用的定义（如在 R 文档中）相符。

示例

Try it in your browser!

沿第一轴查找标准误差：

>>> 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]

在整个数组中查找标准误差，使用 n 个自由度：

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

Go BackOpen In Tab