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    tiecorrect(rankvals)

    Tie correction factor for ties in the Mann-Whitney U and
    Kruskal-Wallis H tests.

    Parameters
    ----------
    rankvals : array_like
        A 1-D sequence of ranks.  Typically this will be the array
        returned by `stats.rankdata`.

    Returns
    -------
    factor : float
        Correction factor for U or H.

    See Also
    --------
    rankdata : Assign ranks to the data
    mannwhitneyu : Mann-Whitney rank test
    kruskal : Kruskal-Wallis H test

    References
    ----------
    .. [1] Siegel, S. (1956) Nonparametric Statistics for the Behavioral
           Sciences.  New York: McGraw-Hill.

    Examples
    --------
    >>> tiecorrect([1, 2.5, 2.5, 4])
    0.9
    >>> ranks = rankdata([1, 3, 2, 4, 5, 7, 2, 8, 4])
    >>> ranks
    array([ 1. ,  4. ,  2.5,  5.5,  7. ,  8. ,  2.5,  9. ,  5.5])
    >>> tiecorrect(ranks)
    0.9833333333333333

    
    rankdata(a, method='average')

    Assign ranks to data, dealing with ties appropriately.

    Ranks begin at 1.  The `method` argument controls how ranks are assigned
    to equal values.  See [1]_ for further discussion of ranking methods.

    Parameters
    ----------
    a : array_like
        The array of values to be ranked.  The array is first flattened.
    method : str, optional
        The method used to assign ranks to tied elements.
        The options are 'average', 'min', 'max', 'dense' and 'ordinal'.

        'average':
            The average of the ranks that would have been assigned to
            all the tied values is assigned to each value.
        'min':
            The minimum of the ranks that would have been assigned to all
            the tied values is assigned to each value.  (This is also
            referred to as "competition" ranking.)
        'max':
            The maximum of the ranks that would have been assigned to all
            the tied values is assigned to each value.
        'dense':
            Like 'min', but the rank of the next highest element is assigned
            the rank immediately after those assigned to the tied elements.
        'ordinal':
            All values are given a distinct rank, corresponding to the order
            that the values occur in `a`.

        The default is 'average'.

    Returns
    -------
    ranks : ndarray
         An array of length equal to the size of `a`, containing rank
         scores.

    Notes
    -----
    All floating point types are converted to numpy.float64 before ranking.
    This may result in spurious ties if an input array of floats has a wider
    data type than numpy.float64 (e.g. numpy.float128).

    References
    ----------
    .. [1] "Ranking", http://en.wikipedia.org/wiki/Ranking

    Examples
    --------
    >>> rankdata([0, 2, 3, 2])
    array([ 1. ,  2.5,  4. ,  2.5])
    >>> rankdata([0, 2, 3, 2], method='min')
    array([ 1.,  2.,  4.,  2.])
    >>> rankdata([0, 2, 3, 2], method='max')
    array([ 1.,  3.,  4.,  3.])
    >>> rankdata([0, 2, 3, 2], method='dense')
    array([ 1.,  2.,  3.,  2.])
    >>> rankdata([0, 2, 3, 2], method='ordinal')
    array([ 1.,  2.,  4.,  3.])
    Format string allocated too short.ndarray is not Fortran contiguousNon-native byte order not supportedFormat string allocated too short, see comment in numpy.pxdunknown dtype code in numpy.pxd (%d)
    tiecorrect(rankvals)

    Tie correction factor for ties in the Mann-Whitney U and
    Kruskal-Wallis H tests.

    Parameters
    ----------
    rankvals : array_like
        A 1-D sequence of ranks.  Typically this will be the array
        returned by `stats.rankdata`.

    Returns
    -------
    factor : float
        Correction factor for U or H.

    See Also
    --------
    rankdata : Assign ranks to the data
    mannwhitneyu : Mann-Whitney rank test
    kruskal : Kruskal-Wallis H test

    References
    ----------
    .. [1] Siegel, S. (1956) Nonparametric Statistics for the Behavioral
           Sciences.  New York: McGraw-Hill.

    Examples
    --------
    >>> tiecorrect([1, 2.5, 2.5, 4])
    0.9
    >>> ranks = rankdata([1, 3, 2, 4, 5, 7, 2, 8, 4])
    >>> ranks
    array([ 1. ,  4. ,  2.5,  5.5,  7. ,  8. ,  2.5,  9. ,  5.5])
    >>> tiecorrect(ranks)
    0.9833333333333333

    
    rankdata(a, method='average')

    Assign ranks to data, dealing with ties appropriately.

    Ranks begin at 1.  The `method` argument controls how ranks are assigned
    to equal values.  See [1]_ for further discussion of ranking methods.

    Parameters
    ----------
    a : array_like
        The array of values to be ranked.  The array is first flattened.
    method : str, optional
        The method used to assign ranks to tied elements.
        The options are 'average', 'min', 'max', 'dense' and 'ordinal'.

        'average':
            The average of the ranks that would have been assigned to
            all the tied values is assigned to each value.
        'min':
            The minimum of the ranks that would have been assigned to all
            the tied values is assigned to each value.  (This is also
            referred to as "competition" ranking.)
        'max':
            The maximum of the ranks that would have been assigned to all
            the tied values is assigned to each value.
        'dense':
            Like 'min', but the rank of the next highest element is assigned
            the rank immediately after those assigned to the tied elements.
        'ordinal':
            All values are given a distinct rank, corresponding to the order
            that the values occur in `a`.

        The default is 'average'.

    Returns
    -------
    ranks : ndarray
         An array of length equal to the size of `a`, containing rank
         scores.

    Notes
    -----
    All floating point types are converted to numpy.float64 before ranking.
    This may result in spurious ties if an input array of floats has a wider
    data type than numpy.float64 (e.g. numpy.float128).

    References
    ----------
    .. [1] "Ranking", http://en.wikipedia.org/wiki/Ranking

    Examples
    --------
    >>> rankdata([0, 2, 3, 2])
    array([ 1. ,  2.5,  4. ,  2.5])
    >>> rankdata([0, 2, 3, 2], method='min')
    array([ 1.,  2.,  4.,  2.])
    >>> rankdata([0, 2, 3, 2], method='max')
    array([ 1.,  3.,  4.,  3.])
    >>> rankdata([0, 2, 3, 2], method='dense')
    array([ 1.,  2.,  3.,  2.])
    >>> rankdata([0, 2, 3, 2], method='ordinal')
    array([ 1.,  2.,  4.,  3.])
    /home/travis/build/GetStream/pypi/scipy-0.15.0/scipy/stats/_rank.pyx
Some functions related to ranking data, implemented in Cython for speed.
This file uses fused types, so Cython version 0.16 or later is required.

This module provides the following functions:
    rankdata
        Ranks the data, dealing with ties appropriately.
    tiecorrect
        Tie correction factor for the Mann-Whitney U test (stats.mannwhitnyu)
        and the Kruskal-Wallis H test (stats.kruskal).

ndarray is not C contiguoustiecorrect (line 192)scipy.stats._rankunknown method %rrankdata (line 92)unsignedinteger_tie_method_mapRuntimeErrortiecorrecttie_methodissubdtypeValueErrormergesortb_float64rankvalsrankdatab_uint64ordinalintegerfloat64b_int64averageasarrayargsortxrangeuint64sorted_method__import__factorastyperavelranksrangeordernumpyntiesint64inextemptydtypedensearray__test__size__main__kindintpminmax_npZgZfZdqnlihgfdbaTQOLIHBÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿ ’!p!€’!`o!<p’! n!#`’! o!$P’!!
@’!h€!0’!.! ’!f€!’!˜!’!€!ð‘!!à‘!Ï!Б!ˆ!!d€!°‘!C!
 ‘!€!‘!_!	€‘!€!p‘!€!`‘!€!P‘!È!@‘!x!0‘!@|!E ‘!Z€!‘!½!‘!€!ð!ú!à!p!А!:€!!#!°!5€! !,€!	!C€!€!9!
p!¶!`!?€!P!V€!@!@~!0!àn!" !G€!!ô!!î!ð!è!à!h!Џ!â!!V!	°!€s!¾ !À~!!Ü!€!M!	p!Ö!`!€~!P!'€!@!®!0!€!	 !!!ð~!!
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