TrimmedMean

TrimmedMean[list,f]

删除最高端的和最低端的 f（比例）元素后，给出 list 中剩下元素的均值.

TrimmedMean[list,{f1,f2}]

删除最低端的 f1（比例）和最高端的 f2（比例）元素后，给出剩下元素的均值.

TrimmedMean[list]

给出 5% 的截断均值 TrimmedMean[list,0.05].

TrimmedMean[dist,…]

给出单变量分布 dist 的截断均值.

更多信息

  • TrimmedMean 通过删除极值，给出对均值的稳健估计.
  • 截断的比例由参数 f1 和 f2 决定，表示将移除最低端的 f1（比例）和最高端的 f2（比例）元素.
  • TrimmedMean[list,{f1,f2}] 给出 Sort[list,Less]〚1+;;n-〛 的均值，其中 n 为 list 的长度.
  • TrimmedMean[{{x1,y1,…},{x2,y2,…},…},f] 给出 {TrimmedMean[{x1,x2,…},f],TrimmedMean[{y1,y2,…},f],…}.
  • 对于单变量分布 dist，TrimmedMean[dist,{f1,f2}] 给出 Mean[TruncatedDistribution[Quantile[dist,{f1,1-f2}],dist]].

范例

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基本范例  (4)

去掉极值后的截断均值：

去掉最小极值后的截断均值：

日期列表删截后的均值：

符号分布的截断均值：

范围  (10)

数据  (9)

精确的输入产生精确输出：

近似输入产生近似输出：

矩阵的 TrimmedMean 逐列给出均值：

截断均值作用于大型数组：

SparseArray 数据可以像稠密数组一样使用：

TimeSeries 的截断均值：

截断均值只取决于数值：

截断均值作用于数量数据：

计算日期删截后的均值：

计算时间删截后的均值：

以不同的时区规范给出的时间：

分布  (1)

单变量分布的截断均值：

应用  (3)

即时当离群值存在时，也可获得一个稳健的估计：

极值对 Mean 影响很大：

模拟重尾度量噪音的轨迹：

基本信号和带有噪音的模拟路径：

使用移动 TrimmedMean 平滑轨迹：

增加区大小给出更光滑的轨迹：

求一个班级里的孩子们的身高的截断均值：

比较截断均值：

以截断分数函数绘制截断均值：

属性和关系  (5)

一个 0% TrimmedMean 等同于 Mean：

当 f 逼近 1/2 时，TrimmedMean 逼近于 Median ：

分布的 TrimmedMean 是它的 TruncatedDistribution 的均值：

带有合适边界的 TruncatedDistribution 均值：

一个样本的 TrimmedMean 给出截断分布均值的估计：

带有合适边界的 TruncatedDistribution 的均值：

TrimmedMean 丢弃超过某个分位数级别的数据，然后计算样本均值：

WinsorizedMean 截取超过某个分位数级别的数据，然后计算样本均值：

绘制排序数据与元素被去除的样本和截取的样本：

可能存在的问题  (1)

TrimmedMean 需要数值：

Wolfram Research (2007)，TrimmedMean，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/TrimmedMean.html （更新于 2024 年）.

文本

Wolfram Research (2007)，TrimmedMean，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/TrimmedMean.html （更新于 2024 年）.

CMS

Wolfram 语言. 2007. "TrimmedMean." 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/TrimmedMean.html.

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Wolfram 语言. (2007). TrimmedMean. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/TrimmedMean.html 年

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