解释 Scipy 函数的含义和用法 t.interval()答案

【问题标题】：Interpretting Scipy function's meaning and usage t.interval()解释 Scipy 函数的含义和用法 t.interval()
【发布时间】：2013-06-21 20:32:59
【问题描述】：

我需要一些使用 scipy.stats.t.interval() 函数的帮助

http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.t.html?highlight=stats.t#scipy.stats.t

我正在查看文档，但没有任何意义。什么是 loc 和 scale？我习惯于学生 T 区间需要均值、sd、df 和置信区间。

如果您知道答案并且可以提供帮助，请发布。另外，如果你能告诉我你是怎么学的，那就太好了。我一直对这份文档不满意。

【问题讨论】：

标签： scipy

【解决方案1】：

由于前面的答案不明确，我做了一些研究并验证了：

loc 是平均值。

标度是均值的标准误。

这样： μ = M ± t(sM)

在哪里 μ 是 t 间隔， M 是平均值， t 是 t 统计量， sM = √(std^2/n) 是均值的标准误。

【讨论】：

【解决方案2】：

您链接的文档页面有一个指向the source code 的链接。其中甚至有一个格式精美的 cmets 分布公式（搜索 class t_gen）。

loc 和 scale 是 scipy.stats 中的所有连续分布都被参数化的一种方式：基本上，对于分布 f(x)，指定 loc 和 scale 意味着你得到 f(loc + x*scale)（链接源中的第 1208 行以上）。

>>> import scipy.stats as stats
>>> stats.t.pdf(2, 2) 
0.06804138174397717
>>> stats.t.pdf(2, 2, loc=0, scale=1) 
0.06804138174397717
>>> stats.t.pdf(2+42, 2, loc=42, scale=1) 
0.06804138174397717

>>> stats.t.stats(9, moments='mvsk')
(array(0.0), array(1.2857142857142858), array(0.0), array(1.2))
>>> stats.t.stats(8, loc=1, moments='mvsk')
(array(1.0), array(1.3333333333333333), array(0.0), array(1.5))

>>> stats.t.interval(0.95, 4, loc=0)
(-2.7764451051977987, 2.7764451051977987)
>>> stats.t.interval(0.95, 4, loc=3)
(0.22355489480220125, 5.7764451051977987)

是的，乍一看有点莫名其妙:-)。

【讨论】：