scipy.stats.mstats.

trimmed_var

scipy.stats.mstats.trimmed_var(a, пределы=(0.1, 0.1), inclusive=(1, 1), относительный=True, ось=None, ddof=0)

Возвращает усечённую дисперсию данных вдоль заданной оси.

Параметры:

aпоследовательность

Входной массив

пределы{None, tuple}, опционально

Если относительный равно False, кортеж (нижний предел, верхний предел) в абсолютных значениях. Значения входного массива ниже (выше) нижнего (верхнего) предела маскируются.

Если относительный равно True, кортеж (нижний процент, верхний процент) для обрезки с каждой стороны массива, относительно количества немасскированных данных.

Учитывая n как количество немаскированных данных до обрезки, (n*limits[0])-е наименьшее значение данных и (n*limits[1])-е наибольшее значение данных маскируются, и общее количество немаскированных данных после обрезки составляет n*(1.-sum(limits)). В каждом случае значение одного предела может быть установлено в None, чтобы указать открытый интервал.

Если limits равно None, обрезка не выполняется

inclusive{(bool, bool) кортеж}, опционально

Если относительный равно False, кортеж, указывающий, допустимы ли значения, точно равные абсолютным пределам. Если относительный если True, кортеж, указывающий, следует ли округлять (True) или усекать (False) количество данных, маскируемых с каждой стороны.

относительныйbool, необязательно

Считать ли пределы абсолютными значениями (False) или пропорциями для обрезки (True).

осьint, необязательный

Ось, вдоль которой выполняется обрезка.

ddof{0,integer}, опционально

Означает Delta Degrees of Freedom. Знаменатель, используемый при вычислениях, равен (n-ddof). DDOF=0 соответствует смещенной оценке, DDOF=1 — несмещенной оценке дисперсии.