SnDispersion
SnDispersion[list]
list 中の要素の 統計量を与える.
SnDispersion[list,c]
尺度係数 c を使って 統計量を与える.
詳細とオプション
- SnDispersionはロバストな分散測度である.
- SnDispersionは,その統計量がペアごとの絶対差に基づく,順序に基づいた推定器である.この統計には位置推定は必要ない.
- リスト{x1,x2,…,xn}についての 推定器の値は,{zi,1≤i≤n}の中央値に尺度係数 c を掛けたもので与えられる.ziは j 上の{xi– xj,1≤j≤n}の中央値である.
- c が指定されていない場合は,統計量が正規分布に従うデータについての尺度母数の一定した推定器となるように,を満足する正の尺度係数 c*が適用される.また,サンプル量が少ない場合に推定器に偏りが生まれないように,デフォルトで有限サンプル修正が使われる.
- SnDispersion[{{x1,y1,…},{x2,y2,…},…}]は{SnDispersion[{x1,x2,…}],SnDispersion[{y1,y2,…}],…}を与える.
- SnDispersionはMethodオプションをサポートする.次は,指定可能な明示的設定である.
-
"FiniteSample" 有限サンプル修正を使う(デフォルト) "None" 修正は行わない - 尺度係数 c が入力で指定されている場合は,オプションMethodは無視される.
例題
すべて開くすべて閉じる例 (4)
スコープ (8)
厳密な入力は,尺度係数が厳密である場合は厳密な出力を与える:
尺度母数が異なるSnDispersion:
行列についてのSnDispersionは列ごとの推定を与える:
大きい配列のSnDispersion:
TimeSeriesのSnDispersionを求める:
SnDispersionは値のみに依存する:
SnDispersionは単位付き数量を含むデータに使うことができる:
日付のSnDispersionを計算する:
時間のSnDispersionを計算する:
アプリケーション (6)
特性と関係 (2)
SnDispersionは順序に基づいた分散推定器で,その統計量はペアごとの絶対差に基づいている:
RankedMinを使って高中央値の低中央値を計算する:
尺度係数が1に等しいSnDispersionと比較する:
QnDispersion,SnDispersion,StandardDeviationはNormalDistributionの尺度母数の推定器である:
推定された結果を使ってStandardDeviationについての相対効率を計算する:
テキスト
Wolfram Research (2017), SnDispersion, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/SnDispersion.html (2024年に更新).
CMS
Wolfram Language. 2017. "SnDispersion." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2024. https://reference.wolfram.com/language/ref/SnDispersion.html.
APA
Wolfram Language. (2017). SnDispersion. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/SnDispersion.html