scipy.stats.mstats.

trimmed_var

scipy.stats.mstats.trimmed_var(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方差。

参数:

a序列

输入数组

limits{None, 元组}, 可选

如果 relative 为 False，则为绝对值的元组（下限，上限）。输入数组中小于（大于）下限（上限）的值将被屏蔽。

如果 relative 为 True，则为要从数组两侧截取的百分比元组（较低百分比，较高百分比），相对于未屏蔽数据的数量。

记 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]) 个最大数据将被屏蔽，截尾后未屏蔽数据的总数为 n*(1.-sum(limits))。在每种情况下，可以将一个限制的值设置为 None 以指示开放区间。

如果 limits 为 None，则不执行截尾

inclusive{(bool, bool) 元组}, 可选

如果 relative 为 False，则为指示是否允许值完全等于绝对限制的元组。如果 relative 为 True，则为指示每一侧被屏蔽的数据数量应四舍五入（True）还是截断（False）的元组。

relativebool, 可选

是否将限制视为绝对值 (False) 还是要截取的比例 (True)。

axisint, 可选

沿其截尾的轴。

ddof{0, 整数}, 可选

表示 Delta 自由度。计算过程中使用的分母是 (n-ddof)。DDOF=0 对应于有偏估计，DDOF=1 对应于方差的无偏估计。