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)

返回沿给定轴的数据的修剪标准差。

参数:

a序列

输入数组

限制{None, 元组}, 可选

如果 relative 为 False，则元组 (下限, 上限) 为绝对值。输入数组中低于（高于）下限（上限）的值将被屏蔽。

如果 relative 为 True，则元组 (下百分比, 上百分比) 用于在数组的每一侧进行裁剪，相对于未掩码数据的数量。

在修剪之前，记录未屏蔽数据的个数 n，第 (n*limits[0]) 小的数据和第 (n*limits[1]) 大的数据被屏蔽，修剪后未屏蔽数据的总数为 n*(1.-sum(limits))。在每种情况下，可以将一个限制值设置为 None 以表示一个开区间。

如果 limits 为 None，则不进行修剪。

包容性{(bool, bool) 元组}, 可选

如果 relative 为 False，元组指示是否允许值完全等于绝对限制。如果 relative 为 True，元组指示在每一边被屏蔽的数据数量是否应该四舍五入（True）或截断（False）。

相对bool, 可选

是否将限制视为绝对值（False）或切割的比例（True）。

轴int, 可选

要修剪的轴。

ddof{0,integer}, 可选

自由度的度量。计算中使用的分母是 (n-ddof)。DDOF=0 对应于有偏估计，DDOF=1 对应于无偏估计的方差。