scipy.stats.mstats.trimmed_std¶
- scipy.stats.mstats.trimmed_std(a, limits=(0.1, 0.1), inclusive=(1, 1), relative=True, axis=None, ddof=0)[源代码]¶
返回数据沿给定轴的修剪标准偏差。
- 参数
- a序列
输入数组
- limits{无，元组}，可选
如果 relative 为FALSE，以绝对值表示的元组(下限、上限)。低于(大于)下限(上限)的输入数组的值被屏蔽。
如果 relative 相对于未屏蔽数据的数量，要在数组的每一侧剪切的True，tuple(下限百分比，上限百分比)。
注意n修剪前未屏蔽数据的数量，(n [限制[0])个最小数据和第(n] 限制 [1] )个最大数据被屏蔽，并且在修整之后的未屏蔽数据的总数为n*(1-sum(限制))。在每种情况下，可以将一个限制的值设置为无以指示开放间隔。
如果LIMITS为NONE，则不执行修剪
- inclusive{(bool，bool)tuple}，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，指示应舍入(True)还是截断(False)每一侧被屏蔽的数据数的元组。
- relative布尔值，可选
是将限制视为绝对值(False)还是要剪切的比例(True)。
- axis整型，可选
要修剪的轴。
- ddof{0，整数}，可选
指的是增量自由度。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。