Winsorized Mean

Winsorized Meanとは何ですか？

Winsorized meanは、平均化の方法であり、最初に最小値と最大値をそれらに最も近い観測値に置き換えます。これは、計算に対する異常値または異常な極値、または異常値の影響を制限するために行われます。

値を置き換えた後、算術平均式を使用して、ウィンザー化された平均を計算します。

##WinsorizedMeanの式

$\ begin ＆amp; \ text \ = \ \ frac {x_ \ dots x_ {n + 1} \ + \ x_ {n + 2} \ dots x_ } \＆amp; \ textbf {where：} \＆amp; \ begin n \ = \＆amp; \ text{最大および最小データの数}\＆amp; \ text {観測値によって置き換えられるポイント}\＆amp; \text{それらに最も近い}\end \＆amp; N \ = \ \text{データポイントの総数}\end </ annotation > </ semantics> </ math> <spanclass="mord">ウィンザー化された平均 = N x n <spanclass="minner">… x n + 1 <spanclass ="vlist-s"> + x n + 2 <spanclass="minner">… x n 場所： n = <spanclass="mord">最大および最小のデータの数 <spanclass="mord">観測値に置き換えられるポイント <spanstyle = "top：-1.6599999999999993em; "> 最も近い N = <spanclass="mord">データポイントの総数 Winsorized平均は2つの方法で表されます。「k^n ^」のウィンザー化された平均は、「k」の最小および最大の観測値の置換を指します。ここで、「k」は整数です。「X％」のwinsorized平均には、データの両端から指定されたパーセンテージの値を置き換えることが含まれます。ウィンザー化された平均は、最小および最大のデータポイントを置き換え、すべてのデータポイントを合計し、その合計をデータポイントの総数で割ることによって達成されます。 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); Winsorized Meanはあなたに何を伝えますか？ウィンザー化された平均は、異常値を極端でない値に置き換えることができるため、異常値に対する感度が低くなります。つまり、算術平均と比較して、外れ値の影響を受けにくくなります。ただし、分布にファットテールがある場合、分布の数値には大きなばらつきがあるため、分布の最高値と最低値を削除してもほとんど影響はありません。ウィンザー化された手段の主な欠点の1つは、データセットに自然にバイアスがかかることです。異常値の影響を減らすことにより、分析はより良い分析のために変更されますが、基礎となるデータに関する情報も削除されます。 ##WinsorizedMeanの使用方法の例次のデータセットのウィンザー化平均を計算してみましょう：1、5、7、8、9、10、34。この例では、ウィンザー化平均が1次であると想定し、最小値と最大値を次のように置き換えます。彼らの最も近い観察。データセットは次のように表示されます。5、5、7、8、9、10、10。新しいセットの算術平均を取ると、7.7のウィンザー平均、つまり（5 + 5 + 7 + 8 + 9 + 10）が生成されます。 + 10）7で割った値。算術平均は10.6と高くなることに注意してください。ウィンザー化された平均は、異常値としての34値の影響を効果的に減らします。または、上位10％と下位10％を取り、それらを次に近い値に置き換える20％のwinsorized平均を考えてみます。次のデータセットをwinsorizeします：2、4、7、8、11、14、18、23、23、27、35、40、49、50、55、60、61、61、62、75。2つ最小のデータポイントと2つの最大のデータポイント（20個のデータポイントの20％）は、次に近い値に置き換えられます。したがって、新しいデータセットは次のとおりです。7、7、7、8、11、14、18、23、23、27、35、40、49、50、55、60、61、61、61、61。ウィンザー化された平均は33.9、つまりデータの合計（678）をデータポイントの総数（20）で割ったものです。 ##WinsorizedMeanとTrimmedMean ウィンザー化された平均にはデータポイントの変更が含まれ、トリム平均にはデータポイントの削除が含まれます。ウィンザー化された平均とトリミングされた平均の値が互いに近いか、場合によっては等しいことが一般的です。 ##ハイライト -ウィンザー化された平均は、データポイントを置き換えるのではなく削除することを含む、トリミングされた平均と同じではありませんが、2つの結果は近い傾向があります。 -異常値を極端でない値に置き換えることで、異常値の影響を軽減します。 -winsorized meanは、データセットの最小値と最大値をそれらに最も近い観測値に置き換えることを含む平均化方法です。 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); Stock Insights | iOS & Android Investing ideas and signals aggregator (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); Disclaimer Terms of Use Privacy Policy Cookie Policy September 16, 2023, 20:10$