mad_std

astropy.stats.mad_std(data, axis=None, func=None, ignore_nan=False)

方法着実な標準偏差を計算する. median absolute deviation (MAD) それがそうです。

標準偏差推定器は、以下の式で与えられる。

\[\begin{split}\Sigma\約\frac{\texm{mad}{\phi^{−1}(3/4)} \約1.4826\\t Extrm{MAD}\end{split}\]

どこだ？ \(\Phi^{{-1}}(P)\) 正規逆累積分布関数は確率で計算されるかどうか \(P = 3/4\) それがそうです。

パラメータ

dataアレイ式.

配列のデータ配列やオブジェクトに変換することができる.

axis無、整数、または整数タプル、オプション

ロバストな標準偏差の1つまたは複数の軸がそれに沿って計算される。デフォルト設定 (None )は、平坦化アレイのロバストな標準偏差を計算することである。

func呼び出してもいいです。オプションです。

中央値を計算するための関数.黙認する. numpy.ma.median マスク配列については，そうでなければ numpy.median それがそうです。

ignore_nanブルル.

中央値を計算する際にはNaN値を無視する(配列中にないと見なす).これは使用されます numpy.ma.median もし axis 指定されている、あるいは numpy.nanmedian もし axis=None Numpyのバージョンは1.10より大きく、この場合、nanMediumの速度がやや速いからである。

返品

mad_std ：浮動または ndarray浮遊や

入力データのロバストな標準偏差。もし…。 axis はい。 None スカラーを返しますそうでなければ開始されます ndarray 返されます。

参考

biweight_midvariance, biweight_midcovariance, median_absolute_deviation

実例.

>>> import numpy as np
>>> from astropy.stats import mad_std
>>> rand = np.random.default_rng(12345)
>>> madstd = mad_std(rand.normal(5, 2, (100, 100)))
>>> print(madstd)    
1.984147963351707