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)

返回沿给定轴的数据的修剪方差。

参数:

a序列

输入数组

limits{None, tuple}, 可选

如果 relative 为 False，则为元组（下限，上限），以绝对值表示。 输入数组中低于（大于）下限（上限）的值将被屏蔽。

如果 relative 为 True，则为元组（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。

假设 n 是修剪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，并且修剪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 以指示一个开放区间。

如果 limits 为 None，则不执行修剪

inclusive{(bool, bool) 元组}, 可选

如果 relative 为 False，则为指示是否允许完全等于绝对限制的值的元组。 如果 relative 为 True，则为指示是否应舍入 (True) 或截断 (False) 每一侧要屏蔽的数据数量的元组。

relativebool，可选

是否将限制视为绝对值 (False) 还是切割比例 (True)。

axisint，可选

要沿其修剪的轴。

ddof{0,整数}, 可选

表示增量自由度。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。