SnDispersion

SnDispersion[list]

给出 list 中元素的 统计量.

SnDispersion[list,c]

给出缩放因子为 c 时的 统计量.

更多信息和选项

  • SnDispersion 是稳健的分散度度量.
  • SnDispersion 基于排序结果的估计量,其统计基于数据对间的绝对差值. 该统计量不要求位置估计.
  • 对于列表 {x1,x2,,xn} 估计量的值为 {zi,1in} 的中值乘以缩放因子 c,其中 zi{xi xj,1jn}j 上的中值.Null
  • 如果没有指定 c,则运用满足 的正缩放因子 c* 来使得 统计量成为正态分布数据的尺度参数的相容估计量. 同时,在缺省情况下使用有限样本校正来纠正小样本对估计量造成的偏差.
  • SnDispersion[{{x1,y1,},{x2,y2,},}] 给出 {SnDispersion[{x1,x2,}],SnDispersion[{y1,y2,}],}.
  • SnDispersion 支持 Method 选项. 可以指定下列设置:
  • "FiniteSample"使用有限样本校正(缺省)
    "None"不使用校正
  • 如果输入中指定了缩放因子 c,则忽略选项 Method.

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (4)

列表的 SnDispersion

矩阵的列的 SnDispersion

缩放因子为 1 时列表的 SnDispersion

日期列表的 SnDispersion

范围  (8)

当缩放因子是精确值时,精确输入给出精确输出:

不同缩放参数情况下的 SnDispersion

矩阵的 SnDispersion 按列给出估计:

大型数组的 SnDispersion

TimeSeriesSnDispersion

SnDispersion 只取决于值:

可将 SnDispersion 用于含有量的数据:

计算日期的 SnDispersion

计算时间的 SnDispersion

以不同的时区规范给出的时间:

选项  (1)

Method  (1)

缺省情况下,使用有限样本校正:

不使用小样本校正:

应用  (6)

在极值出现的情况下,计算分散度稳健估计值:

样本的标准方差受极值的影响很大:

使用五年移动 分散度识别股票数据中的高波动周期:

计算随机过程中一组路径的切片的 分散度:

选择几个切片时间:

绘制这些路径上的 分散度:

求一个班的孩子们的身高的 分散度:

绘制从中位数出发的 分散度:

考虑来自标准正态分布的一组数据,其异常值由另一个展布较大的正态分布模拟:

用标准正态分布检验数据:

计算 分散度:

选取距样本中位数三倍 分散度范围内的数据点,从而移除异常点:

用标准正态分布检验新数据:

从学生 t 分布中产生数据:

用三种度量计算数据的分散度:标准方差、截断方差的平方根和 分散度:

用自助法评估这三种分散度估计量的准确性:

估计量给出所给数据的最小展布:

属性和关系  (2)

SnDispersion 是基于排序结果的分散度估计量,其统计基于数据对间的绝对差值:

RankedMin 计算高中值的低中位数 (the low median of high medians):

与缩放因子为 1 的 SnDispersion 相比较:

QnDispersionSnDispersionStandardDeviationNormalDistribution 的尺度参数的估计量:

用自助法评估估计量的准确性:

用估计结果计算关于 StandardDeviation 的相对效率:

Wolfram Research (2017),SnDispersion,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/SnDispersion.html (更新于 2024 年).

文本

Wolfram Research (2017),SnDispersion,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/SnDispersion.html (更新于 2024 年).

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Wolfram 语言. 2017. "SnDispersion." 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/SnDispersion.html.

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Wolfram 语言. (2017). SnDispersion. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/SnDispersion.html 年

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