解释 scipy 区间函数中的 alpha 变量
interpreting alpha variable in scipy interval function
我正在使用 scipy 的区间函数来计算正常随机变量的置信区间。但是，似乎对显着性水平存在一些误解。
来自 scipy.stats.norm 文档：
*签名：stats.norm.interval(alpha, *args, **kwds)
文档字符串：
中位数附近面积相等的置信区间。*
参数：
alpha : array_like of float
从返回的范围中抽取 rv 的概率。
每个值都应在 [0, 1] 范围内。
它们似乎将 alpha 参数表示为置信度水平而不是显着性水平。例如，在统计学中，0.05 的 alpha 值意味着 5% 的显着性水平和 95% 的置信水平。但是，scipy 预计 alpha 变量的值会超过 0.95。这令人困惑，因为按照统计术语它应该是 0.05。我在这里遗漏了什么吗？
是的，在scipy.stats.rv_continuous.interval中称为alpha的数量在统计教科书中将称为1-alpha。你没有遗漏任何东西。这只是一个次优的名称选择。
我发现有关该参数名称的唯一讨论 a different name collision：
Sigh.
Given that both interval and levy_stable are quite esoteric,[...]
我正在使用 scipy 的区间函数来计算正常随机变量的置信区间。但是，似乎对显着性水平存在一些误解。
来自 scipy.stats.norm 文档：
*签名：stats.norm.interval(alpha, *args, **kwds)
文档字符串：
中位数附近面积相等的置信区间。*
参数：
alpha : array_like of float
从返回的范围中抽取 rv 的概率。
每个值都应在 [0, 1] 范围内。
它们似乎将 alpha 参数表示为置信度水平而不是显着性水平。例如，在统计学中，0.05 的 alpha 值意味着 5% 的显着性水平和 95% 的置信水平。但是，scipy 预计 alpha 变量的值会超过 0.95。这令人困惑，因为按照统计术语它应该是 0.05。我在这里遗漏了什么吗？
是的，在scipy.stats.rv_continuous.interval中称为alpha的数量在统计教科书中将称为1-alpha。你没有遗漏任何东西。这只是一个次优的名称选择。
我发现有关该参数名称的唯一讨论 a different name collision：
Sigh. Given that both
intervalandlevy_stableare quite esoteric,[...]