scipy.stats.mstats.

trimmed_std

scipy.stats.mstats.trimmed_std(a, limits=(0.1, 0.1), inclusive=(1, 1), relative=True, axis=None, ddof=0)

返回给定轴上数据的截尾标准差。

参数:

a序列

输入数组

limits{None, 元组}, 可选

如果 relative 为 False，则元组 (下限，上限) 为绝对值。低于 (高于) 下限 (上限) 的输入数组的值将被屏蔽。

如果 relative 为 True，则元组 (较低百分比，较高百分比) 用于切割数组的每一侧，相对于未屏蔽数据的数量。

注意，n 为截尾前未屏蔽数据的数量，则第 (n*limits[0]) 个最小数据和第 (n*limits[1]) 个最大数据被屏蔽，截尾后未屏蔽数据的总数为 n*(1.-sum(limits))。在每种情况下，一个限制的值可以设置为 None 以指示一个开放区间。

如果 limits 为 None，则不执行截尾

inclusive{(bool, bool) 元组}, 可选

如果 relative 为 False，则元组指示是否允许与绝对限制完全相等的值。如果 relative 为 True，则元组指示每一侧要屏蔽的数据数量是应该四舍五入 (True) 还是截断 (False)。

relativebool, 可选

是否将限制视为绝对值 (False) 或要切割的比例 (True)。

axisint, 可选

沿其进行截尾的轴。

ddof{0,integer}, 可选

表示 Delta Degrees of Freedom。计算期间使用的分母是 (n-ddof)。 DDOF=0 对应于有偏估计，DDOF=1 对应于方差的无偏估计。