我正在编写 Wilcoxon rank-sums 测试的扩展,这要求我先编写此测试的基本功能。这也意味着我不能使用 SciPy 进行此练习。
我在那里有基本的骨架代码,但我无法平均平局的等级。这是我的代码:
#read in data
m1 = [0,0,0,0,0,2,3,3,3,4,4,5,6,10,10,10,11,12,15,15,15,20,22,25,25,27,30]
w1 = [0,0,0,0,0,0,1,3,3,3,3,7,8,8,19,20,27,30]
#convert to tuples, incl where they came from
m1t = []
for m in m1:
m1t.append((m, "m1"))
w1t = []
for w in w1:
w1t.append((w, "w1"))
all1t = m1t + w1t #combine
all1ts = sorted(all1t, key=lambda tup: tup[0]) #sort
all1tsr = [row+(i,) for i,row in enumerate(all1ts,0)] #rank
#revert to back to original grouping
m1r = [i for i in all1tsr if i[1]=="m1"]
w1r = [i for i in all1tsr if i[1]=="w1"]
这是当前的输出:
>>> all1tsr[:15]
[(0, 'm1', 0),
(0, 'm1', 1),
(0, 'm1', 2),
(0, 'm1', 3),
(0, 'm1', 4),
(0, 'w1', 5),
(0, 'w1', 6),
(0, 'w1', 7),
(0, 'w1', 8),
(0, 'w1', 9),
(0, 'w1', 10),
(1, 'w1', 11),
(2, 'm1', 12),
(3, 'm1', 13),
(3, 'm1', 14)]
每个元组的元素 1 是它们排序的值,元素 2 只是一个标识符,元素 3 是按元素 1 排序时的排名。有 10 个观察值以“0”作为元素 1,现在它们都是分配了升序,但我想以某种方式平均这些排名(分配所有排名为 5)。
换句话说,我想要这个:
[(0, 'm1', 5),
(0, 'm1', 5),
(0, 'm1', 5),
(0, 'm1', 5),
(0, 'm1', 5),
(0, 'w1', 5),
(0, 'w1', 5),
(0, 'w1', 5),
(0, 'w1', 5),
(0, 'w1', 5),
(0, 'w1', 5),
(1, 'w1', 11),
(2, 'm1', 12),
(3, 'm1', 13.5),
(3, 'm1', 13.5)]
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