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Python 统计学包 scipystats 手册 Statistics ( scipy.stats ) Statistics ( scipy.stats ) 1 介绍 2 随机变量 2 获得帮助 2 通用方法 4 位移与缩放 6 形态参数 7 冻结分布 9 广播 9 离散分布的特殊之处 10 分布拟合 12 性能问题与注意事项 12 遗留问题 12 构造具体的分布 13 创建一个连续分布，继承 rv_continuous 类 13 继承 rv_discrete 类 14 样本分析 19 描述统计 20 T 检验和 KS检验 2 1 分布尾部 23 正态分布的特殊检验 25 比较两个样本 27 均值 27 对于两个不同的样本进行的 KS检验 28 核密度估计 28 单元估计 28 多元估计 36 Python 统计学包 scipystats 手册 介绍 c:\iknow\docshare\data\cur_work\reference\tutorial\stats.html 在这个教程我们讨论一部分 scipy.stats 模块的特性。这里我们的意图是提供给使用者一个关于这个 包的实用性知识。我们推荐 reference manual 来介绍更多的细节。 注意：这个文档还在发展中。 随机变量 有一些通用的概率分布类被封装在 continuous random variables 以及 discrete random variables 中。有 80 多个连续性随机变量 (RVs) 以及 10 余个离散随机变量已经用这些类建立。同样，新的程序和 分布可以被用户新建（如果你构造了一个，请提供它给我们帮助发展这个包） 。 所有统计函数被放在子包 scipy.stats 中，且有这些函数的一个几乎完整的列表可以使用 info(stats) 获得。这个列表里的随机变量也可以从 stats 子包的 docstring 中获得介绍。 在接下来的讨论中，我们着重于连续性随机变量 (RVs) 。几乎所有离散变量也符合下面的讨论，但是 我们也要指出一些区别在“离散分布的特殊之处”中。 获得帮助 所有分布可以使用 help 函数得到解释。为获得这些信息只需要使用像这样的简单调用： from scipy