文件名称：重采样：Python中基于随机化的推理
文件大小：35KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-21 11:47:25
python bootstrap confidence-intervals jackknife resample
重采样 描述 resample提供了一组用于在Python中执行基于随机化的推理的工具，主要是通过使用引导方法和蒙特卡洛置换测试来进行的。 可以在“找到。 产品特点 具有任意维数的阵列的自举样本（普通样本或平衡样本，都有可选的分层） 一维数组的参数化自举样本（高斯，泊松，伽玛等） 定义明确的参数的自举置信区间（百分数或BCa） 折刀估计偏差和方差 传统统计检验的基于随机化的变体（t检验，ANOVA F检验，KS检验等） 用于处理经验分布（累积分布，分位数和影响函数）的工具 依存关系 安装需要和 。 安装 可以从PyPI安装最新版本： pip install resample 或使用conda： conda install resample -c conda-forge
【文件预览】：
resample-master
----.gitignore(212B)
----setup.cfg(349B)
----README.md(1KB)
----requirements-dev.txt(58B)
----.github()
--------workflows()
----.pre-commit-config.yaml(296B)
----LICENSE(1KB)
----benchmarks()
--------test_bootstrap.py(2KB)
--------test_jackknife.py(748B)
----codecov.yml(356B)
----requirements.txt(23B)
----MANIFEST.in(41B)
----notebooks()
--------jackknife_vs_bootstrap.ipynb(4KB)
--------confidence_intervals.ipynb(10KB)
----pyproject.toml(101B)
----setup.py(865B)
----doc()
--------make.bat(787B)
--------conf.py(5KB)
--------index.rst(372B)
--------permutation.rst(332B)
--------bootstrap.rst(338B)
--------empirical.rst(214B)
--------Makefile(580B)
--------jackknife.rst(303B)
--------changelog.rst(1KB)
----resample()
--------bootstrap.py(11KB)
--------tests()
--------jackknife.py(6KB)
--------__init__.py(209B)
--------version.py(124B)
--------empirical.py(2KB)
--------permutation.py(10KB)