scipy.stats.mstats.trimmed_mean_ci¶
- scipy.stats.mstats.trimmed_mean_ci(data, limits=(0.2, 0.2), inclusive=(True, True), alpha=0.05, axis=None)[源代码]¶
修剪后的平均值沿给定轴的选定置信区间。
- 参数
- dataarray_like
输入数据。
- limits{无，元组}，可选
无或两项元组。要在数组的每一侧剪切的百分比的元组(相对于未屏蔽数据的数量)，在0之间浮动。和1.如果
n是修剪前未屏蔽的数据数，则 (n * limits[0])最小数据和 (n * limits[1])第三大数据被屏蔽。修整后未屏蔽的数据总数为n * (1. - sum(limits))。可以将一个限制的值设置为无，以指示开放间隔。默认为(0.2，0.2)。
- inclusive(2，)布尔元组，可选
如果Relative==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==True，则为元组，指示应舍入(True)还是截断(False)每一侧被屏蔽的数据数。
默认为(True，True)。
- alpha浮动，可选
间隔的置信度。
默认为0.05。
- axis整型，可选
要切割的轴。如果没有，则使用展平版本的 data 。
默认为无。
- 退货
- trimmed_mean_ci(2，)ndarray
修剪后的数据的上下限置信区间。