TrimmedVariance

TrimmedVariance[list,f]

在去掉最小和最大的 f（比例）元素后给出 list 中剩下元素的方差.

TrimmedVariance[list,{f1,f2}]

给出去掉最小的 f1（比例）元素和的最大的 f2（比例）元素后剩下元素的方差.

TrimmedVariance[list]

给出 5% 截断方差 TrimmedVariance[list,0.05].

TrimmedVariance[dist,…]

给出单变量分布 dist 的截断方差.

更多信息

  • TrimmedVariance 通过删除极值给出对方差的稳健估计.
  • 截断的比例由参数 f1 和 f2 决定，表示将移除最小的 f1（比例）元素和的最大的 f2（比例）元素.
  • TrimmedVariance[list,{f1,f2}] 给出 Sort[list,Less]〚1+;;n-〛 的方差，其中 n 等于 list 的长度.
  • TrimmedVariance[{{x1,y1,…},{x2,y2,…},…},f] 给出 {TrimmedVariance[{x1,x2,…},f],TrimmedVariance[{y1,y2,…},f],…}.
  • 对于单变量分布 dist，TrimmedVariance[dist,{f1,f2}] 给出 Variance[TruncatedDistribution[Quantile[dist,{f1,1-f2}],dist]].

范例

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基本范例  (4)

去掉极值后的截断方差：

去掉最小极值后的截断方差：

日期列表删截后的方差：

符号分布的截断方差：

范围  (10)

数据  (9)

精确输入给出精确输出：

近似输入给出近似输出：

矩阵的 TrimmedVariance 按列给出方差：

可用来求大型数组的截断方差：

可以像对稠密数组一样使用 SparseArray 数据：

TimeSeries 的截断方差：

截断方差只取决于数值：

可对含有量的数据求截断方差：

计算日期删截后的方差：

计算时间删截后的方差：

以不同的时区规范给出的时间：

分布  (1)

单变量分布的截断方差：

应用  (2)

在异常值出现的情况下，计算分散度的稳健估计值：

极值对 Variance 的影响很大：

求一个班的孩子们的身高的截断方差：

绘制截断方差作为截断比例的函数的曲线：

相对于截断均值，绘制截断方差的平方根：

属性和关系  (5)

0% TrimmedVariance 等价于 Variance：

当 f 趋于 1/2 时 TrimmedVariance 趋于 0：

一个分布的 TrimmedVariance 是它的 TruncatedDistribution 的方差：

适当界限下的 TruncatedDistribution 的方差：

样本的 TrimmedVariance 给出对截断分布的方差的估计：

适当界限下的 TruncatedDistribution 的方差：

TrimmedVariance 会丢弃一定分位数之上的数据，然后再计算样本方差：

WinsorizedVariance 剪切一定分位数之上的数据，然后再计算样本方差：

绘制排序后的数据与经过截断（移除元素）或剪切（较大极值被替换）处理的数据：

可能存在的问题  (1)

TrimmedVariance 只接受数值型数据：

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

文本

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

CMS

Wolfram 语言. 2017. "TrimmedVariance." 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/TrimmedVariance.html.

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

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