WinsorizedMean
WinsorizedMean[list,f]
割合 f の最小および最大要素を残りの極値で置換した後の list 中の要素の平均を与える.
WinsorizedMean[list,{f1,f2}]
割合 f1の最小要素と割合 f2の最大要素を残りの極値で置換したときの平均を与える.
WinsorizedMean[list]
5%ウィンザー化平均WinsorizedMean[list,0.05]を与える.
WinsorizedMean[dist,…]
一変量分布 dist のウィンザー化平均を与える.
詳細
- WinsorizedMeanは,より外れ方が大きい極値を外れ方が小さい極値で置換して,平均のロバスト推定を与える.
- ウィンザー化の割合はパラメータ f1と f2で決定される.これは,割合 f1の最小要素と割合 f2の最大要素が残りの極値で置換されることを意味する.
- WinsorizedMean[list,{f1,f2}]はClip[list,{z1,z2}]の平均を与える.ただし,z1はRankedMin[list,1+]に,z2はRankedMax[list,1+]に,n は list の長さに等しい. »
- 一変量のWeightedData data のWinsorizedMeanは,打切り data の重み付き平均を与える. »
- WinsorizedMean[{{x1,y1,…},{x2,y2,…},…},f]は{WinsorizedMean[{x1,x2,…},f],WinsorizedMean[{y1,y2,…},f],…}を与える. »
- WinsorizedMean[dist,{f1,f2}]は,一変量分布 dist について,Mean[CensoredDistribution[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 (11)
データ (10)
SparseArrayデータは密な配列と同じように使うことができる:
一変量WeightedDataのWinsorizedMean:
TimeSeriesのウィンザー化平均:
アプリケーション (3)
もとになっている信号とノイズありでシミュレーションされた経路:
移動WinsorizedMeanを使って軌道を平滑化する:
特性と関係 (5)
0% WinsorizedMeanはMeanに等しい:
f が1/2に近付くとWinsorizedMeanはMedianに近付く:
分布のWinsorizedMeanはそのCensoredDistributionの平均である:
適切な境界があるCensoredDistributionの平均:
サンプルのWinsorizedMeanは打切り分布の平均の推定を与える:
適切な境界のあるCensoredDistributionの平均:
TrimmedMeanは一定の分位レベルを超えるデータを除去し,次にサンプル平均を計算する:
WinsorizedMeanは一定の分位レベルを超えるデータを切り取り,次にサンプル平均を計算する:
考えられる問題 (1)
WinsorizedMeanは数値入力にのみ使うことができる:
テキスト
Wolfram Research (2017), WinsorizedMean, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/WinsorizedMean.html (2024年に更新).
CMS
Wolfram Language. 2017. "WinsorizedMean." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2024. https://reference.wolfram.com/language/ref/WinsorizedMean.html.
APA
Wolfram Language. (2017). WinsorizedMean. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/WinsorizedMean.html