ScimPy统计函数中“修剪”的含义是什么？

Question

当我试图在SciPy的统计软件包中找到所需的函数时，我发现某些函数被指示为“修剪”结果设计，例如修剪方差，修剪最大值等：http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/stats.html#statistical-functions。你能告诉我这里的“修剪”是什么意思吗？ “修剪”结果与正常结果相同吗？谢谢。

Answer 1

如果您阅读了与之关联的文档，则会看到修剪后的版本包含limits和inclusive个可选参数，并且会对其进行描述，例如：对于tmean：

  

此函数查找给定值的算术平均值，忽略   给定limits之外的值。

     

  

• 限制：None或（下限，上限），可选

       

  输入数组中的值小于下限或大于   上限将被忽略。当限制为None时，则为全部   值被使用。元组中的任何一个限制值也可以   是None代表半开的间隔。默认值为   None。

  

• 包容性:( bool，bool），可选

       

  由（下旗，上旗）组成的元组。这些旗帜   确定值是否恰好等于下限或上限   被包含在内。默认值为(True, True)。

  

Answer 2

有两种修剪功能

根据价值进行修整：

修剪（移除）在下限和上限之间的所有观察。 这将检查每个值是否在间隔中，并保留值（如果是）。 示例在scipy.stats tmean

中

根据分数进行修剪：

在对观察结果进行排序后，从每个尾部修剪（移除）一部分观察结果，例如，下降10％的最小值和10％的最大值。 这只是将中心切片从排序的数组中取出。 示例在scipy.stats trim_mean

中

这两种修剪用于获取对异常值具有鲁棒性的统计数据。