scipy.stats.mstats.

trimmed_stde

scipy.stats.mstats.trimmed_stde(a, limits=(0.1, 0.1), inclusive=(1, 1), axis=None)

返回给定轴上修剪平均值的标准误差。

参数:

a序列

输入数组

limits{(0.1,0.1), float 的元组}, 可选

元组 (较低百分比，较高百分比) 用于切割数组的每一侧，关于未掩码数据的数量。

如果 n 是修剪前未掩码数据的数量，则小于 n * limits[0] 的值和大于 n * `limits[1] 的值将被掩码，修剪后未掩码数据的总数为 n * (1.-sum(limits))。在每种情况下，一个限制的值可以设置为 None 以指示开放区间。如果 limits 为 None，则不执行修剪。

inclusive{(bool, bool) 元组} 可选

指示每一侧掩码的数据数量应四舍五入 (True) 还是截断 (False) 的元组。

axisint, 可选

要沿其修剪的轴。

返回:

trimmed_stde标量或 ndarray