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文章目录

  • a-Trimmed 平均
    • 理论步骤
    • Python 实现
  • 中位数-中位数绝对偏差
    • 理论步骤
    • Python 实现

本文主要根据标准 16269-4:2010 的条款 5.2.2 和 5.3.1 。

数据集为: x 1 , x 2 , ⋯   , x n x_1, x_2, \cdots, x_n x1,x2,,xn n n n 是样本容量。

a-Trimmed 平均

a-Trimmed 的平均值的计算,是通过截断次序统计量的“头尾”,从而进行稳健估计,截取比例为 α \alpha α

理论步骤

给定一个系数 α ∈ [ 0 , 0.5 ) \alpha\in[0,0.5) α[0,0.5),即样本的次序统计量为: x ( 1 ) , x ( 2 ) , ⋯   , x ( n ) x_{(1)}, x_{(2)}, \cdots, x_{(n)} x(1),x(2),,x(n)

计算出截取比例 α \alpha α 对应的截取个数 r = [ α ⋅ n ] r = [\alpha\cdot n] r=[αn],其中 [ α ⋅ n ] [\alpha\cdot n] [α

http://www.hkea.cn/news/501787/

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