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)

返回数据沿给定轴的修剪方差。

参数：:

a序列

输入数组

limits{None, 元组}, 可选

如果 relative 为 False，则为元组 (下限，上限)，以绝对值表示。 输入数组中小于（大于）下限（上限）的值将被掩盖。

如果 relative 为 True，则为元组 (下限百分比，上限百分比)，用于在数组的两侧进行裁剪，相对于未掩盖数据的数量。

注意，n 为修剪前未掩盖数据的数量，则第 (n*limits[0]) 个最小数据和第 (n*limits[1]) 个最大数据将被掩盖，修剪后未掩盖数据的总数为 n*(1.-sum(limits)) 在每种情况下，都可以将一个限制的值设置为 None 以指示开放间隔。

如果 limits 为 None，则不执行修剪。

inclusive{(布尔值，布尔值) 元组}, 可选

如果 relative 为 False，则元组指示是否允许完全等于绝对限制的值。 如果 relative 为 True，则元组指示在每侧被掩盖的数据数量应四舍五入 (True) 还是截断 (False)。

relative布尔值，可选

是否将限制视为绝对值 (False) 或要裁剪的比例 (True)。

axisint，可选

要修剪的轴。

ddof{0, 整数}, 可选

表示自由度差。 计算过程中使用的分母为 (n-ddof)。 DDOF=0 对应于方差的偏差估计，DDOF=1 对应于方差的无偏差估计。