Warning: file_get_contents(/data/phpspider/zhask/data//catemap/2/python/279.json): failed to open stream: No such file or directory in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 167

Warning: Invalid argument supplied for foreach() in /data/phpspider/zhask/libs/tag.function.php on line 1116

Notice: Undefined index: in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 180

Warning: array_chunk() expects parameter 1 to be array, null given in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 181
相当于;qt";Python中的R函数_Python_R_Scipy_Statistics_Probability - Fatal编程技术网

相当于;qt";Python中的R函数

相当于;qt";Python中的R函数,python,r,scipy,statistics,probability,Python,R,Scipy,Statistics,Probability,我在R中有以下代码: n <- 112 # Observations p <- 4 # Variables alpha <- 0.05 # Alpha is alpha quant = qt(1-alpha/2, n-p-1) # which is 1.982383 n这是scipy.stats.t.ppf: In [26]: import scipy.stats

我在R中有以下代码:

n <- 112 # Observations 
p <- 4 # Variables
alpha <- 0.05 # Alpha is alpha 
quant = qt(1-alpha/2, n-p-1) # which is 1.982383

n这是
scipy.stats.t.ppf

In [26]: import scipy.stats                                                                              
In [27]: n = 112                                                                                         
In [28]: p = 4                                                                                           
In [29]: alpha = 0.05                                                                                    
In [40]: scipy.stats.t.ppf(1 - alpha / 2, n - p - 1)                                                              
Out[40]: 1.9823833701230174
或者,如果您不想手动指定尾部是您感兴趣的,那么有
scipy.stats.t.isf

In[40]:scipy.stats.t.isf(alpha/2,n-p-1)
Out[40]:1.9823833701230174

这是
scipy.stats.t.ppf

In [26]: import scipy.stats                                                                              
In [27]: n = 112                                                                                         
In [28]: p = 4                                                                                           
In [29]: alpha = 0.05                                                                                    
In [40]: scipy.stats.t.ppf(1 - alpha / 2, n - p - 1)                                                              
Out[40]: 1.9823833701230174
或者,如果您不想手动指定尾部是您感兴趣的,那么有
scipy.stats.t.isf

In[40]:scipy.stats.t.isf(alpha/2,n-p-1)
Out[40]:1.9823833701230174

变量的传递很简单,因此我假设您要求的是python中的
qt()
函数等价物,在这种情况下,堆栈溢出可能不是合适的网站(我不完全确定)。然而,在python中我能找到的最等效的函数是模块
numpy
。将numpy导入python脚本并使用
numpy.quantile()
您可能希望签出
numpy
Scipy
库如果您在浏览器中搜索“python quantile function”,您会找到比我们在这里可以管理的更好的解释这一点的引用。变量的传递非常简单,因此,我假设您需要python中的
qt()
函数等价物,在这种情况下,Stack Overflow可能不是合适的网站(我不完全确定)。然而,在python中我能找到的最等效的函数是模块
numpy
。将numpy导入python脚本并使用
numpy.quantile()
您可能希望签出
numpy
Scipy
库如果您在浏览器中搜索“python quantile function”,您会找到比我们在此处管理的更好的参考资料。更多信息此处:更多信息此处: