scipy.stats.mstats.

trimmed_mean_ci

scipy.stats.mstats.trimmed_mean_ci(data, limits=(0.2, 0.2), inclusive=(True, True), alpha=0.05, axis=None)

沿给定轴计算截尾平均值的选定置信区间。

参数:

dataarray_like

输入数据。

limits{None, tuple}, optional

None 或包含两项的元组。表示从数组每一侧截去的百分比的元组，相对于未掩码的数据数量，为 0. 到 1. 之间的浮点数。如果 n 是截尾之前未掩码的数据的数量，则第 (n * limits[0]) 个最小数据和第 (n * limits[1]) 个最大数据被掩码。截尾之后未掩码数据的总数为 n * (1. - sum(limits))。一个限制的值可以设置为 None，以表示一个开区间。

默认为 (0.2, 0.2)。

inclusive(2,) tuple of boolean, optional

如果 relative==False，则表示是否允许值完全等于绝对限制的元组。 如果 relative==True，则表示每一侧要掩码的数据数量是否应该四舍五入 (True) 或截断 (False) 的元组。

默认为 (True, True)。

alphafloat, optional

区间的置信水平。

默认为 0.05。

axisint, optional

沿其截取的轴。如果为 None，则使用 data 的扁平化版本。

默认为 None。

返回:

trimmed_mean_ci(2,) ndarray

截尾数据的下限和上限置信区间。