función sciPy stats.bayes_mvs() | Python

La función scipy.stats.bayes_mvs(arr, alpha) calcula la media, la varianza y la desviación estándar en el intervalo de confianza bayesiano dado.

Parámetros:
arr: [array_like] Los datos de entrada pueden ser multidimensionales, pero se aplanarán antes de su uso.
alfa: probabilidad de que el intervalo de confianza devuelto contenga el parámetro verdadero.

Resultados: media, varianza y desviación estándar en el intervalo de confianza bayesiano dado.

Código #1: Trabajando

# stats.bayes_mvs() method   
import numpy as np
from scipy import stats
    
arr1 = [[20, 2, 7, 1, 34],
        [50, 12, 12, 34, 4]]
  
arr2 = [50, 12, 12, 34, 4]
  
print ("\narr1 : ", arr1)
print ("\narr2 : ", arr2)
  
mean, var, std = stats.bayes_mvs(arr1, 0.9)
  
print ("\nMean of array1 : ", mean)
print ("\nvar of array1 : ", var)
print ("\nstd of array1 : ", std)
  
mean, var, std = stats.bayes_mvs(arr2, 0.5)
  
print ("\nMean of array2 : ", mean)
print ("\nvar of array2 : ", var)
print ("\nstd of array2 : ", std)
  

Producción :

arr1 : [[20, 2, 7, 1, 34], [50, 12, 12, 34, 4]]

arr2 : [50, 12, 12, 34, 4]

Media de array1 : Media(estadística=17.6, minmax=(7.99212522273964, 27.207874777260358))

var de array1: Varianza (estadística = 353.2, minmax = (146.13176149159307, 743.5537128176551))

estándar de array1: Std_dev (estadística = 18.136411760663574, minmax = (12.088497073316974, 27.26818132581737))

Media de array2: Media (estadística = 22.4, minmax = (16.090582413339323, 28.709417586660674))

var de array2: Varianza (estadística = 725.6, minmax = (269.47585801746374, 754.8278687119639))

estándar de array2: Std_dev (estadística = 23.872262300862655, minmax = (16.415719844632576, 27.474130900029646))