 | Эта статья требует дополнительных ссылок для проверки . ( сентябрь 2009 г. ) ( Узнайте, как и когда удалить это сообщение-шаблон ) |
Винзоризированное среднее является заменой исходных данных статистической меры центральной тенденции , очень как средние и средним , и даже больше похож на усеченном средний . Он включает в себя вычисление среднего после выигрыша - замену заданных частей вероятностного распределения или выборки на верхнем и нижнем конце наиболее крайними оставшимися значениями [1], обычно это делается для равного количества обоих крайних значений; 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 [ править ]
Выигрышное среднее является полезным средством оценки, поскольку оно менее чувствительно к выбросам, чем среднее, но все же дает разумную оценку центральной тенденции или среднего почти для всех статистических моделей. В связи с этим его называют робастной оценкой .
Недостатки [ править ]
Для выигрышного среднего используется больше информации из распределения или выборки, чем для медианы . Однако, если базовое распределение не является симметричным , выигрышное среднее для выборки вряд ли даст несмещенную оценку для среднего или медианного значения.
Пример [ править ]
- Для выборки из 10 чисел (от x 1 , наименьшее, до x 10, наибольшее) среднее значение 10% будет
- Ключ заключается в повторении x 2 и x 9 : дополнительные функции заменяют исходные значения x 1 и x 10, которые были отброшены и заменены.
- Это эквивалентно средневзвешенному значению 0,1 умноженного на 5-й процентиль ( x 2 ), 0,8 умноженного на 10% усеченное среднее и 0,1 умноженного на 95-й процентиль ( x 9 ).
Заметки [ править ]
- ^ Додж, Y (2003) Оксфордский словарь статистических терминов , OUP. ISBN 0-19-920613-9 (запись для «выигрышной оценки»)
 | Эта статья включает в себя список литературы , связанной литературы или внешних ссылок , но ее источники остаются неясными, поскольку в ней отсутствуют встроенные цитаты . ( Март 2012 г. ) ( Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения ) |
Ссылки [ править ]
- Wilcox, RR; Кесельман, HJ (2003). «Современные робастные методы анализа данных: меры центральной тенденции». Психологические методы . 8 (3): 254–274. DOI : 10.1037 / 1082-989X.8.3.254 . PMID 14596490 .
