我是一个非常新的 python/scipy/numpy 并开始使用它，因为 Scipy 的内置 Theil-Sen 估计器函数和 Python 的友好可迭代性。在将我的 python 脚本的结果与其他 Theil-Sen 计算进行比较后，我想我在 scipy.stats.mstats.theilslopes 函数中发现了两个错误。我希望更有经验的程序员/统计学家可以证实我的发现。
mstats 源（https://github.com/scipy/scipy/blob/v0.14.0/scipy/stats/mstats_basic.py#L673）有（我认为）两个有错误的部分。在第一部分，两个系列都必须是浮动的，没有理由掩盖系列的一部分。所以我会修改这段代码：
y = ma.asarray(y).flatten()
y[-1] = masked
n = len(y)
if x is None:
x = ma.arange(len(y), dtype=float)
else:
x = ma.asarray(x).flatten()
...至：
y = ma.asarray(y,dtype=float).flatten()
n = len(y)
if x is None:
x = ma.arange(len(y), dtype=float)
else:
x = ma.asarray(x,dtype=float).flatten()
其次，Theil-Sen 截距的计算似乎存在根本性错误（定义如下：http: //books.google.com/books ?id=lK9gHXwYnqgC&pg=PA67#v=onepage&q&f=false ）。当前代码计算所有 x 和 y 的中值，然后根据这些值和斜率计算截距。看：
slopes = ma.hstack([(y[i+1:]-y[i])/(x[i+1:]-x[i]) for i in range(n-1)])
slopes.sort()
medslope = ma.median(slopes)
medinter = ma.median(y) - medslope*ma.median(x)
但是，正确的方法是将斜率应用于每个坐标对，然后根据这些值计算中值。所以，我认为正确的代码是：
slopes = ma.hstack([(y[i+1:]-y[i])/(x[i+1:]-x[i]) for i in range(n-1)])
slopes.sort()
medslope = ma.median(slopes)
intercepts = ma.hstack([(y[i] - medslope*x[i]) for i in range(n)])
intercepts.sort()
medinter = ma.median(intercepts)
所以 - 所有你在那里嗖嗖，你怎么想？谢谢！
