top of page

Class OpenStat.Data1

Exploratory Data Analysis of one variable

import numpy as np

import OpenStat as sta

data=np.loadtxt('filedata.txt')

d=sta.data1(data) 

Attributes

    ----------

    data :      dataset (array)

    datamin:    minimum

    datamax:    maximum

    r:          range

    mean:       sample mean

    std:        sample standard deviation

    cov:        sample coefficient of variation

    Q:          sample quantile

    Q25:        sample quantile 25%

    Q50:        sample quantile 50%

    Q75:        sample quantile 75%

    median:     sample median

    iqr:        sample interquartile

    g1:         sample skewness

    g2:         sample kurtosis

    prob:       sample probability

    xx:         domain variable

    px:         domain probabilities

    xemp:       domain empirical distribution

    Pemp:       empirical CDF

    Qemp:       empirical quantile

Methods

    ----------

def __init__(self,data):

       input: data (array)

def disp_summary(self):

        """

        print_summary_dataset

        input: 

        output: print summary 

get_cdf_emp(self):

        """

        evaluate the empirical cdf 

        input: \n

        output: self.Femp,

                     self.Qemp

        """

 

get_cov(self):

        """

        evaluate the cov of data

        input:

        output: self.cov

        """

get_datamax(self):

        """

        evaluate the max of the dataset

        input: 

        output: self.datamax 

        """

get_datamin(self):

        """

         evaluate the min of the data

        input: 

        output: self.datamin

        """

get_iqr(self):

        """

        evaluate the interquantile iqr of the data 

        input:  

        output: self.iqr 

        """

get_kurtosis(self, fisher=False):

        """

        evaluate the kurtosis of data

        input: 

        output: self.g2

        """

get_mean(self):

        """

        evaluate the mean of data

        input:

        output: self.mean

        """

get_median(self):

        """

        evaluate the median of the data

        input: 

        output: self.median

        """

get_prob(self, lambda0, method='lower'):

        """

        evaluate the probability lower/upper than a threshold lambda0 

        input: lambda0,

                   method='lower'/'upper'

        output: self.prob, p(x<=x0) or p(x>=x0) \n

        """

get_quantile(self, p):

        """

        evaluate the quantile of the data for given probability p

        input: confidence (e.g. p=0.25)

        output: self.Q

        """

get_r (self):

        """

        evaluate the range of data

        input:

        output: self.r 

        """

get_skewness (self):

        """

        evaluate the skewness of data

        input: 

        output: self.g1

        """

get_std (self):

        """

        evaluate the standard deviation of the data

        input: 

        output: self.std

        """

get_summary (self):

        """

        evaluate the statistics of data

        input:

        output: different statistics

        """

plot_cdf_emp(self):

        """

        plot_cdf_emp: plot the empirical cdf

        input:

        output: plot, self.fig, self.ax

plot_box(self,orient=None):

        """

        plot_box: plot boxplot

        input:  orient='h', 'v' (optional) \n

        output: plot 

                self.fig 

                self.ax

        """

plot_hist(self,stat='count',bins='auto',

                  color='blue',legend=False):

        """

        plot histograms from data

        input:  stat='count', 'density', 'probability'

                    bins: 'auto', edges

                    color:

                    legend 

        output: plot

                      self.fig \n

                      self.ax \n

        """

plot_quantile_emp(self):

        """

        plot the empirical quantile function \n

        input:

        output: plot

            self.fig

            self.ax

        """

bottom of page