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)

返回沿給定軸修剪後的資料標準差。

參數:

a序列

輸入陣列

limits{None, tuple}, 選填

如果 relative 為 False，則為 tuple (下限，上限)，以絕對值表示。輸入陣列中小於 (大於) 下限 (上限) 的值將被遮罩。

如果 relative 為 True，則為 tuple (下百分比，上百分比)，用於切割陣列的每一側，相對於未遮罩資料的數量。

注意 n 為修剪前未遮罩資料的數量，第 (n*limits[0]) 個最小資料和第 (n*limits[1]) 個最大資料被遮罩，修剪後未遮罩資料的總數為 n*(1.-sum(limits))。在每種情況下，一個限制的值可以設定為 None，以表示開放區間。

如果 limits 為 None，則不執行修剪

inclusive{(bool, bool) tuple}, 選填

如果 relative 為 False，則為 tuple，指示是否允許完全等於絕對限制的值。如果 relative 為 True，則為 tuple，指示每一側被遮罩的資料數量應四捨五入 (True) 還是截斷 (False)。

relativebool, 選填

是否將限制視為絕對值 (False) 或要切割的比例 (True)。

axisint, 選填

沿哪個軸修剪。

ddof{0,integer}, 選填

表示 Delta 自由度。計算期間使用的分母為 (n-ddof)。DDOF=0 對應於有偏估計，DDOF=1 對應於變異數的無偏估計。