Median
更多信息
- Median 是一个强大的位置估计器,这意味着它对异常值不太敏感.
- 对于 VectorQ data ,可以将中位数视作“位于中间的值”.
- 通常,当 data 被排序为 时,如果 是奇数,中位数是中间的元素 ,如果 是偶数,则中位数是中间两个元素 的均值.
- Median[data] 等价于 Quantile[data,1/2,{{1/2,0},{0,1}}].
- 对于 MatrixQ data,针对每个列向量计算中位数, Median[{{x1,y1,…},{x2,y2,…},…}] 等价于 {Median[{x1,x2,…}],Median[{y1,y2,…}],…}. »
- 对于 ArrayQ data,中位数等价于 ArrayReduce[Median,data,1]. »
- data 可以有以下其他形式和解释:
-
Association 数值(键被忽略) » SparseArray 数组,相当于 Normal[data] » QuantityArray 量组成的数组 » WeightedData 基于 EmpiricalDistribution » EventData 基于 SurvivalDistribution » TimeSeries, TemporalData, … 向量或数值组成的数组(忽略时间戳) » Image,Image3D RGB 通道的值或灰度的强度值 » Audio 所有通道的幅值 » DateObject, TimeObject 日期列表或时间列表 » - Median[dist] 是一组数字 m 的最小值,使得 Probability[x≤m,xdist]≥1/2 和 Probability[x≥m,xdist]≥1/2. »
- 对于连续分布 dist,可以使用累积分布函数定义中位数:.
- Median[dist] 等价于 Quantile[dist,1/2].
- 对于随机过程 proc,可计算时间 t 处切片分布 SliceDistribution[proc,t] 的中位数函数 ,即 Median[SliceDistribution[proc,t]]. »
范例
打开所有单元关闭所有单元范围 (24)
基本用法 (8)
数组数据 (5)
矩阵的 Median 给出列的中位数:
张量的 Median 给出第一级的列的中位数:
当输入为 Association 时,Median 只作用于值:
可以像使用密集数组一样使用 SparseArray 数据:
求 QuantityArray 的中位数:
应用 (7)
属性和关系 (7)
对于几乎对称的样本,Median 和 Mean 的结果近似一样的:
对于单变量数据,Median 与 SpatialMedian 一致:
Median 的绝对偏差的 Median,为 MedianDeviation:
MovingMedian 是一个中位数序列:
任何分布有 InverseCDF[dist,1/2]=Median[dist]:
对于连续分布,CDF[dist,Median[dist]]=1/2:
对于 SurvivalFunction 也是如此:
巧妙范例 (1)
20、100 和 300 个样本的 Median 估值分布:
Wolfram Research (2003),Median,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/Median.html (更新于 2024 年).
文本
Wolfram Research (2003),Median,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/Median.html (更新于 2024 年).
CMS
Wolfram 语言. 2003. "Median." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2024. https://reference.wolfram.com/language/ref/Median.html.
APA
Wolfram 语言. (2003). Median. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/Median.html 年