计算M部分修剪指(截断的意思)的值x除最高和最低百分比/ 2(%)的数据。它是一种先进的修剪方法。给定n命令观察样品间(1)< =间(2)< =…< =间(n),加权平均数的修剪的意思是一个具体的例子或L-estimator位置。它将零权重的极端样本权重和积极的中心。这个权重方案是合理的,当底层分布是对称的,但样本可能会受到异常值偏差的平均。所以,是健壮的异常值和方差小的影响。

不会是错的。有必要小心区分双方的百分比的样本分布和削减百分比,% / 2。

因此,修剪的意思是丢弃一定比例计算的最低和最高的分数,然后计算平均剩余的分数。中值平均削减100算术平均和平均削减0。很明显,不太容易受到极端的影响比算术平均成绩。

角和Kafadar (2002)。削减意味着需要一个指定的比例删除观察,说p,通常以百分数。p-trimmed均值的定义是,

T (p) = ((1 - r)(间(g + 1) +间(n g)) + i = g + 2 _s_n-g-1间(我))/ n (1 - 2 p)

在g = (np)和r = np - g,整数和分数的剩余部分产品(n, p,分别。S是之和算子。如果p * n是一个整数,然后r = 0,没有部分加权极端值。分母部分n (1 - 2 p)修剪后保留数量的观察p()两侧。然后,

T (p) = (i = g + 1 _s_n-g间(我))/ (n (1 - 2 p))

因此,Lim和Loh(1996年,p.292), 20分削减意味着在n = 4(40%),与g =(4 * 0.2) =(0.8) = 0.0和r = 0.8 - -0.0 = 0.8:

T(0.2) =((1 - 0.8)(间(0.0 + 1)+间(4 - 0.0))+ i = 0.0 + 2 _s_4 - 0.0 - 1间(我))/ 4 (2 * 0.2)
=((0.2)(间(1)+间(4)+ i = 2 _s_3间(我))/ 4 (0.6)
=((0.2)(间(1)+间(4)+(间间(2)+ (3)))/ 2.4
=(0.2 *间(1)+间间(2)+(3)+ 0.2 *间(4))/ 2.4

在n = 5, g =(5 * 0.2) =(1.0) = 1.0和r = 1.0 - -1.0 = 0.0:

T (0.2) = (i = 1 + 1 _s_5-1间(我))/ (5 (1 - 2 * 0.2))
= (i = 2 _s_4间(我))/ (5 (1 - 0.4))
= (i = 2 _s_4间(我))/ 5 (0.6)
= (i = 2 _s_4间(我))/ 3
=(间间(2)+(3)+间(4))/ 3

M矩阵的输入,如果需要可以包含每一列的削减意味着一个行向量X(暗= 1,默认情况下)或一个列向量的每一行的削减意味着X(暗= 2)。0到100之间的百分比是一个标量。

FRACTRIMMEAN对待nan值作为缺失值,并删除它们。

语法:函数fractrimmean (x,百分比,昏暗的)

输入:
x -数据向量或矩阵
% -标量0到100之间
暗——工作沿着X的维度[列= 1(默认);行= 2]

输出:
m -修剪的意思