TrimmedVariance
TrimmedVariance[list,f]
割合 f の最小および最大要素を除いた後の list 中の要素の分散を与える.
TrimmedVariance[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分散を与える.
TrimmedVariance[list]
5%刈込み分散TrimmedVariance[list,0.05]を与える.
TrimmedVariance[dist,…]
一変量分布 dist の刈込み分散を与える.
詳細
- TrimmedVarianceは,極値を除くことで分散のロバスト推定を与える.
- 刈込みの割合はパラメータ f1とパラメータ f2で決定される.これは,割合 f1の最小要素と割合 f2の最大要素が取り除かれることを意味する.
- TrimmedVariance[list,{f1,f2}]はSort[list,Less]〚1+;;n-〛の分散を与える.ただし,n は list の長さに等しい.
- TrimmedVariance[{{x1,y1,…},{x2,y2,…},…},f]は{TrimmedVariance[{x1,x2,…},f],TrimmedVariance[{y1,y2,…},f],…}を与える.
- TrimmedVariance[dist,{f1,f2}]は,一変量分布 dist について,Variance[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 (2)
極値はVarianceに大きく影響する:
特性と関係 (5)
0%TrimmedVarianceはVarianceに等しい:
f が1/2に近付くにつれてTrimmedVarianceは0に近付く:
分布のTrimmedVarianceはそのTruncatedDistributionの分散である:
適切な境界があるTruncatedDistributionの分散:
サンプルのTrimmedVarianceは切断分布の分散推定を与える:
適切な境界があるTruncatedDistributionの分散:
TrimmedVarianceは特定の分位レベルを超えるデータを削除し,次にサンプル分散を計算する:
WinsorizedVarianceは特定の分位レベルを超えるデータを切り取り,次にサンプル分散を計算する:
考えられる問題 (1)
TrimmedVarianceには数値が必要である:
テキスト
Wolfram Research (2017), TrimmedVariance, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/TrimmedVariance.html (2024年に更新).
CMS
Wolfram Language. 2017. "TrimmedVariance." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2024. https://reference.wolfram.com/language/ref/TrimmedVariance.html.
APA
Wolfram Language. (2017). TrimmedVariance. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/TrimmedVariance.html