scipy.stats.mstats.

theilslopes

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

计算一组点 (x, y) 的 Theil-Sen 估计量。

theilslopes 实现了一种稳健的线性回归方法。它计算斜率为所有配对值之间斜率的中位数。

参数:

yarray_like

因变量。

x类似数组或无，可选

自变量。如果为 None，则使用 arange(len(y)) 代替。

alphafloat, 可选

置信度在 0 到 1 之间。默认是 95% 置信度。注意 alpha 在 0.5 附近是对称的，即 0.1 和 0.9 都被解释为“找到 90% 置信区间”。

方法{‘联合’, ‘分开’}, 可选

用于计算截距估计值的方法。支持以下方法，

• ‘joint’: 使用 np.median(y - slope * x) 作为截距。

• ‘separate’: 使用 np.median(y) - 斜率 * np.median(x)

  作为拦截。

默认值为 ‘separate’。

Added in version 1.8.0.

返回:

结果 : TheilslopesResult 实例TheilslopesResult 实例

返回值是一个具有以下属性的对象：

斜率浮动

Theil 斜率。

拦截浮动

Theil 线的截距。

低坡度浮动

置信区间在 slope 上的下限。

陡坡浮动

置信区间在 slope 上的上限。

参见

siegelslopes

使用重复中位数的类似技术

注释

关于 theilslopes 的更多详情，请参见 scipy.stats.theilslopes。