TrimmedMean
TrimmedMean[list,f]
割合f の最小要素と最大要素を除いた後で,list 中の要素の平均を返す.
TrimmedMean[list,{f1,f2}]
割合f1の最小要素と割合f2の最大要素を除いたときの平均を返す.
TrimmedMean[list]
5%刈込み平均TrimmedMean[list,0.05]を返す.
TrimmedMean[dist,…]
一変量分布 dist の刈込み平均を返す.
詳細
- TrimmedMeanは極値を除くことで強力な平均推定を返す.
- 刈込み関数は,除去すべき最小要素の関数 f1と最大要素の関数 f2を示す母数 f1および f2で決定される.
- TrimmedMean[list,{f1,f2}]はSort[list,Less]〚1+;;n-〛の平均を与える.ただし,n は list の長さに等しい.
- TrimmedMean[{{x1,y1,…},{x2,y2,…},…},f]は{TrimmedMean[{x1,x2,…},f],TrimmedMean[{y1,y2,…},f],…}を与える.
- TrimmedMean[dist,{f1,f2}]は,一変量分布 dist についてMean[TruncatedDistribution[Quantile[dist,{f1,1-f2}],dist]]を与える.
例題
すべて開くすべて閉じるスコープ (10)
データ (9)
アプリケーション (3)
特性と関係 (5)
0%のTrimmedMeanはMeanに等しい:
f が1/2に近付くにつれて,TrimmedMeanはMedianに近付く:
分布のTrimmedMeanはその分布のTruncatedDistributionの平均である:
適切な境界があるTruncatedDistributionの平均:
サンプルのTrimmedMeanは,刈込み分布の平均の推定を与える:
適切な境界があるTruncatedDistributionの平均:
TrimmedMeanは,特定の分位レベルを超えたデータを除去してからサンプル平均を計算する:
WinsorizedMeanは,特定の分位レベルを超えたデータを切り取ってからサンプル平均を計算する:
考えられる問題 (1)
TrimmedMeanは数値を必要とする:
テキスト
Wolfram Research (2007), TrimmedMean, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/TrimmedMean.html (2024年に更新).
CMS
Wolfram Language. 2007. "TrimmedMean." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2024. https://reference.wolfram.com/language/ref/TrimmedMean.html.
APA
Wolfram Language. (2007). TrimmedMean. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/TrimmedMean.html