解释 scipy 区间函数中的 alpha 变量答案

【问题标题】：interpreting alpha variable in scipy interval function解释 scipy 区间函数中的 alpha 变量
【发布时间】：2018-12-31 10:15:00
【问题描述】：

我正在使用 scipy 的区间函数来计算正常随机变量的置信区间。但是，对于显着性水平似乎存在一些误解。

来自 scipy.stats.norm 文档：
*签名：stats.norm.interval(alpha, *args, **kwds)
文档字符串：
中位数周围面积相等的置信区间。*

参数：
alpha : 类似浮点数的数组
从返回的范围中提取 rv 的概率。
每个值应在 [0, 1] 范围内。

似乎他们将 alpha 参数表示为置信水平而不是显着性水平。例如，在统计中，0.05 的 alpha 值意味着 5% 的显着性水平和 95% 的置信水平。但是，scipy 期望为 alpha 变量的值传递 0.95。这令人困惑，因为按照统计术语应该是 0.05。我在这里遗漏了什么吗？

【问题讨论】：

我认为您没有遗漏任何东西。如果您忽略第一个参数的 name，该函数会按照文档字符串中的说明执行操作；文档字符串从不将第一个参数称为重要性级别。名称alpha 似乎是该论点的不幸选择。

【解决方案1】：

是的，scipy.stats.rv_continuous.interval 中称为alpha 的数量在统计学教科书中将称为1-alpha。你没有错过任何东西。这只是一个次优的名称选择。

我发现关于该参数名称的唯一讨论涉及a different name collision：

叹息。鉴于interval 和levy_stable 都相当深奥，[...]

【讨论】：