La función scipy.stats.obrientransform(array) calcula la transformación de O’Brien en los datos dados. La idea principal de utilizar la prueba de O’Brien es la transformación de las puntuaciones originales para que las puntuaciones transformadas puedan reflejar la variación de las puntuaciones originales. Un análisis de la varianza de estas puntuaciones transformadas indicará las diferencias en la variabilidad (es decir, la varianza) de las puntuaciones originales y, por lo tanto, este análisis probará la suposición de homogeneidad de la varianza.
Su fórmula:
N = Number of observations Ma = Mean of the observations SSa = Sum of the squares of observations
Parámetros:
array: [array_like] número de arraysResultados: transformación de O’Brien de la array
Código #1: Trabajando
# stats.obrientransform() method import numpy as np from scipy import stats arr1 = [20, 2, 7, 1, 34] arr2 = [50, 12, 12, 34, 4] print ("arr1 : ", arr1) print ("\narr2 : ", arr2) print("\n O Brien Transform : \n", stats.obrientransform(arr1, arr2)) transform_arr1, transform_arr2 = stats.obrientransform(arr1, arr2) print("\n O Brien Transform of arr1: \n", transform_arr1) print("\n O Brien Transform of arr2: \n", transform_arr2)
Producción :
arr1 : [20, 2, 7, 1, 34]
arr2 : [50, 12, 12, 34, 4]
O Transformada de Brien:
[[ 42.65 137.15 16.10833333 170.10833333 622.48333333]
[1050.43333333 97.26666667 97.26666667 135.76666667 433.26666667]]O Transformada de Brien de arr1:
[ 42.65 137.15 16.10833333 170.10833333 622.48333333]O Transformada de Brien de arr2:
[1050.43333333 97.26666667 97.26666667 135.76666667 433.26666667]
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por vishal3096 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA