WeightedData

WeightedData[{x1,x2,…},{w1,w2,…}]

表示具有权 wi 的观察 xi.

WeightedData[{x1,x2,…},fn]

表示具有权函数 fn 的观察 xi.

更多信息

  • WeightedData 对每个数据点增加具有权重的数据.
  • 数据 {x1,x2,…} 和权 {w1,w2,…} 应该是等长度的列表.
  • 权函数 fn 应用于列表 {x1,x2,…} 应返回权 {w1,w2,…} 的显式列表.
  • 可用于统计函数的 WeightedData 包括：
  • Mean,Variance,…描述性统计函数
    EmpiricalDistribution,…非参数分布估计
    EstimatedDistribution,…参数分布估计
  • WeightedData[{x1,x2,…}] 给出具有相等权值的数据.
  • WeightedData 的属性可以通过指定 WeightedData[…]["property"] 获得.
  • 可使用 WeightedData[…]["Properties"] 获取可用属性的列表.
  • WeightedData 具有以下属性：
  • "EmpiricalPDF"数据值和估计的权
    "InputData"无权输入数据值
    "MetaInformation"包含元信息规则的列表
    "Weights"包含数据权的列表

范例

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基本范例  (1)

创建具有权的数据：

计算加权的 Mean 和 StandardDeviation：

范围  (10)

创建加权的单变量数据：

一些加权的描述性统计量：

对多变量值集合添加权：

加权多变量描述性统计量集合：

使用纯函数创建加权数据值：

加权均值和方差：

可视化各种加权方案的影响：

对加权数据拟合非参数分布：

对加权数据拟合参数分布：

比较估计和经验分布：

从 WeightedData 对象提取输入对象：

比较非加权数据和加权数据的分布：

从 WeightedData 对象获取权值：

可视化检测数据值上权重的影响：

从经验 PDF 计算加权均值：

加权均值可以使用 Mean 直接计算:

求不规则采样 TimeSeries 的加权平均值:

与数值平均值比较：

创建涉及数量的加权数据：

某些加权描述统计量：

应用  (2)

创建一个加权直方图：

估计分布参数的最大似然估计得置信区间：

通过重复来自于带有单位参数的 DirichletDistribution 的带有加权样本的权重估计应用分数随机权重引导来估计置信区间：

产生一千个分布参数估计：

可视化引导 (bootstrap) 估计：

把联合高斯分布拟合至引导的参数：

属性和关系  (2)

描述性统计量基于基本的 EmpiricalDistribution：

当不同于总数估计时，给出样本估计：

WeightedData 可用于 TimeSeries 对象：

对于 ，权值与 成正比：

与箱采样时间平均值比较：

计算积分极限：

Wolfram Research (2012)，WeightedData，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/WeightedData.html.

文本

Wolfram Research (2012)，WeightedData，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/WeightedData.html.

CMS

Wolfram 语言. 2012. "WeightedData." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/WeightedData.html.

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Wolfram 语言. (2012). WeightedData. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/WeightedData.html 年

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