WikiDer > Winsorized среднее
Эта статья нужны дополнительные цитаты для проверка. (Сентябрь 2009 г.) (Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения) |
А выигрышное среднее это выигранный статистический мера центральной тенденции, как и иметь в виду и медиана, и даже больше похож на усеченное среднее. Он включает в себя расчет среднего значения после победитель - замена данных частей распределение вероятностей или же образец на верхнем и нижнем конце с самыми экстремальными оставшимися значениями,[1] обычно это делается для равного количества обеих крайностей; часто заменяется от 10 до 25 процентов концов. Выигрышное среднее может быть эквивалентно выражено как средневзвешенное усеченного среднего и квантилей, которыми оно ограничено, что соответствует замене частей соответствующими квантилями.
Преимущества
Выигрышное среднее - полезная оценка, поскольку она менее чувствительна к выбросы чем среднее значение, но все же даст разумную оценку центральной тенденции или среднего почти для всех статистических моделей. В связи с этим его называют робастная оценка.
Недостатки
Среднее значение выигрыша использует больше информации из распределения или выборки, чем медиана. Однако, если базовое распределение не симметричный, выигрышное среднее для выборки вряд ли даст объективный оценщик либо для среднего, либо для медианы.
Пример
- Для выборки из 10 номеров (от Икс1, самый маленький, до Икс10 наибольшее) среднее значение 10%
- Ключ в повторении Икс2 и Икс9: дополнительные функции заменяют исходные значения Икс1 и Икс10 которые были выброшены и заменены.
- Это эквивалентно средневзвешенному значению, умноженному на 0,1 5-го процентиля (Икс2), В 0,8 раза больше 10% усеченное среднее, и 0,1 95-го процентиля (Икс9).
Примечания
- ^ Dodge, Y (2003) Оксфордский словарь статистических терминов, ОУП. ISBN 0-19-920613-9 (запись для «выигрышной оценки»)
Эта статья включает Список ссылок, связанное чтение или внешняя ссылка, но его источники остаются неясными, потому что в нем отсутствует встроенные цитаты. (Март 2012 г.) (Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения) |
Рекомендации
- Wilcox, R.R .; Кесельман, Х.Дж. (2003). «Современные робастные методы анализа данных: меры центральной тенденции». Психологические методы. 8 (3): 254–274. Дои:10.1037 / 1082-989X.8.3.254. PMID 14596490.