المتوسط المشذب: هل نسبة الحذف تعني العدد نفسه في كل قائمة؟

الخلاصة السريعة

تزيل trim_mean النسبة المطلوبة من كل طرف، وتقرّب عدد العناصر إلى الأسفل. ^[1] لذلك قد لا تحذف نسبة صغيرة أي عنصر في قائمة قصيرة.

• proportiontocut نسبة لكل طرف بعد الترتيب، وعدد الحذف غير الصحيح يقرب إلى الأسفل. ^[1] لا نقرأ النسبة مجموع الطرفين.
• للقيم 0 و 1 و 2 و 3 و 4 و 100 ، طلب 0.2 يعطي حذف عنصر من كل طرف؛ يبقى أربعة ومجموعهم 10 ، فالمتوسط 2.5.
• على القائمة نفسها طلب 0.15 يعطي 0.9 عنصر لكل طرف، ثم صفرًا بعد التقريب؛ لا يحذف شيئًا، والمتوسط 110/6 ، نحو 18.33333.
• التشذيب في هذه الورقة يستبعد عناصر من حساب المتوسط، ولا يستبدل 100 بحد أعلى؛ احفظ الأصل والطلب وعدد الباقي، ولا تثبت خطأ قيمة أو تحسن نموذج، ولم نشغل الدالة.

هل النسبة لكل طرف أم لكليهما؟

توثق trim_mean إزالة proportiontocut من كل طرف للقائمة المرتبة، مع تقريب عدد العناصر إلى الأسفل. ^[1]

سنختار قائمة أحادية خالية من قيم مفقودة، كي لا نضيف سياسة حذف غياب إلى سؤال تشذيب الأطراف. كلمة الطرف هنا تتبع ترتيب القيم من الأصغر إلى الأكبر، ولا تشير إلى أول سطر وآخر سطر في ملف غير مرتب.

إذا جاء وصف مختصر «تشذيب 20 ٪»، نراجع تعريف البرنامج قبل حساب كم يبقى. في العقد الذي نقرأه تدخل النسبة في كل طرف على حدة. لا نفترض أنها اسم موحد لعدد يوزع بالتساوي من كل برنامج أو اتفاقية.

ماذا يفعل طلب 0.2 لست قيم؟

القائمة المؤلفة هي صفر وواحد واثنان وثلاثة وأربعة ومئة، مرتبة تصاعديًا. عددها ستة، ومجموعها مئة وعشرة. نضرب الستة في 0.2 فنحصل على 1.2 ؛ عدد العناصر المحذوفة من كل طرف يصير واحدًا بعد التقريب إلى الأسفل.

نستبعد الصفر من الطرف الأدنى والمئة من الأعلى لحساب هذا المتوسط، فيبقى واحد واثنان وثلاثة وأربعة. مجموع الباقي عشرة وعدده أربعة؛ المتوسط عشرة÷أربعة = 2.5. مجموع الحذف عنصران من ستة، لا 1.2 عنصرًا كاملًا من كل طرف.

لا نحتفظ بنصف ظهور عند الحدود أو نقسم المجموع على الستة الأصلية بعد الاستبعاد. هذه قراءة عددية للعقد المذكور؛ لو كانت طريقة أخرى تعطي أوزانًا جزئية للحدود، احتاجت تعريفًا مستقلًا ولم تكن الخطوات نفسها.

لماذا لا يتغير شيء عند 0.15 ؟

نعود إلى القائمة الأصلية نفسها في مقارنة مستقلة، لا إلى الأربعة التي بقيت في الفرع السابق. ستة مضروبة في 0.15 تساوي 0.9 ، والتقريب إلى الأسفل يعطي صفرًا لكل طرف. لذلك تبقى القيم الست كلها.

المجموع ما زال مئة وعشرة، والمقام ستة؛ المتوسط 110/6 ، أي نحو 18.33333. وجود نسبة موجبة في الإعداد لم يضمن استبعاد عنصر في هذا الحجم. عدد صحيح من العناصر هو الذي يدخل خطوة الحذف.

هذا لا يجعل النسبة 0.15 مساوية للصفر في كل قائمة؛ يخص النتيجة التي وجدناها مع ستة عناصر. إذا كبر العدد أو تغيرت النسبة، نعيد الضرب والتقريب قبل الإبلاغ عن الحصة الفعلية المحذوفة.

هل التشذيب يثبت أن المئة غير صحيحة؟

استبعدت ورقتنا قيمتين من حساب محدد، ولم تتحقق من صحة قياس أو نقل. قد تكون المئة سجلًا صحيحًا له معنى مهم للمهمة. لا نحذف الأصل أو ننسب إليه حكم خطأ لمجرد وقوعه في الطرف الأعلى.

وهذا الإجراء مختلف عن استبدال كل قيمة كبيرة بحد مع الاحتفاظ بعدد الصفوف. في فرع 0.2 أخذ المتوسط أربعة عناصر أصلية، ولم يصبح الأصل قائمة من ست قيم فيها مئة مصححة إلى أربعة. نفصل دفتر المصدر من قائمة حساب الملخص.

نقترح عرض القائمة والنسبة لكل طرف وعدد المستبعد والمجموع والمقام الفعليين. إذا استعمل الملخص في إعداد ميزة، نحتاج تقييمًا مستقلًا لأثره؛ لم نشغل trim_mean أو نموذجًا. المثال يوضح مقدار حذف تحقق في الحساب، لا وعدًا بأن التشذيب المناسب هو ما أعطى متوسطًا أصغر.