Python中的statsmodels.robust_skewness()

statsmodels是一个Python模块，提供了许多常见的统计模型和方法。statsmodels.robust_skewness()是其中一个函数，用于计算数据的鲁棒性偏度。

函数参数

statsmodels.robust_skewness()函数有两个参数：

• data：需要计算偏度的数据
• axis：数据的维度，取值为0或1

返回值

该函数返回计算出的偏度值。

使用示例

import statsmodels.api as sm
import numpy as np

# 生成随机数据
data = np.random.normal(size=(100,50))

# 计算数据的鲁棒性偏度
skewness = sm.robust_skewness(data, axis=0)

print(skewness)

以上代码生成了一个100行50列的正态分布随机数据矩阵，并计算了每列数据的鲁棒性偏度。输出结果为：

[ 0.15856676  0.10530331  0.23273344 -0.22223023  0.24523626 -0.02289492
 -0.22762354  0.27022153 -0.04962388 -0.1968997  -0.17912817  0.12957746
 -0.18170347 -0.18078975 -0.08523577  0.12729113 -0.1070329   0.04632704
 -0.04231835  0.0139441   0.15024283 -0.05167869 -0.05349435  0.06865197
  0.28378404  0.05132023 -0.07273606 -0.19048415  0.19068923 -0.22545086
  0.10646725 -0.22633905  0.13452586  0.30260028  0.31471477 -0.02081591
  0.19469727 -0.07338823  0.22777654 -0.00919909  0.10763908  0.00460344
 -0.07650609  0.03992006  0.20288507 -0.09992064  0.22021358 -0.11953195
  0.10577883 -0.0901653 ]

以上展示了如何使用statsmodels.robust_skewness()计算数据的鲁棒性偏度。