statsmodels.robust.scale.Huber¶

class statsmodels.robust.scale.Huber(c=1.5, tol=1e-08, maxiter=30, norm=None)[source]¶

Huber 的联合估计位置和尺度的提议 2。

Parameters:¶

cfloat, optional

用于阈值的阈值，其中chi=psi**2。默认值为1.5。

tolfloat, optional

收敛容差。默认值是 1e-08。

maxiterint, optional0

最大迭代次数。默认值是30。

normstatsmodels.robust.norms.RobustNorm, optional

在位置的M估计中使用的一种稳健范数。如果为None，位置估计器默认为使用Huber’s T的M估计的单步固定点版本。

call

返回Huber尺度与位置的联合估计。

方法

__call__(a[, mu, initscale, axis])

计算Huber的提议2的尺度估计值，使用可选的初始尺度值和可选的mu估计值。

示例

>>> import numpy as np
>>> import statsmodels.api as sm
>>> chem_data = np.array([2.20, 2.20, 2.4, 2.4, 2.5, 2.7, 2.8, 2.9, 3.03,
...        3.03, 3.10, 3.37, 3.4, 3.4, 3.4, 3.5, 3.6, 3.7, 3.7, 3.7, 3.7,
...        3.77, 5.28, 28.95])
>>> sm.robust.scale.huber(chem_data)
(array(3.2054980819923693), array(0.67365260010478967))

方法