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有时候，平均数和中位数作为位置估计都不很理想。一种解决方法是采用稳健（robust）的位置测量——截尾平均数（trimmed mean，
t
）。稳健性指统计分析方法对统计假设少量偏离的不敏感性（Huber，1981，p.2）。截尾量称作
γ
。20％是最常用的
γ
值。20％截尾平均数是最常用的稳健统计量，在大多数情况下表现优良。中位数是截尾平均数的特例，因为截尾量大约为50％。
截尾平均数在预先确定截尾量之后对样本截尾平均数进行计算。将一组数据由小到大排序，然后从两端截除样本20％的数值，由此得到剩余数值的平均数即为20％截尾平均数。令 g ＝［0.2 n ］，即 g 取0.2 n 的整数部分，则20％截尾平均数的计算公式为：
假如有变量
X
的一组数值（
n
＝32）：56，61，54，49，64，66，48，52，68，62，67，61，57，58，61，52，62，65，59，60，63，50，71，69，55，56，58，51，56，73，100，150，试求20％截尾平均数。首先，将该组数据由小到大排序，得到：48，49，50，51，52，52，54，55，56，56，56，57，58，58，59，60，61，61，61，62，62，63，64，65，66，67，68，69，71，73，100，150。由于
g
＝［0.2
n
］＝6，20％截尾后的值为：54，55，56，56，56，57，58，58，59，60，61，61，61，62，62，63，64，65，66，67。根据公式3.4，得到
＝60.05。R计算截尾平均数的函数为来自数据包Rallfun－v37中的函数tmean（x，tr＝0.2），其中x是数值向量，tr表示截尾量，函数默认值为0.2，即计算20％截尾平均数。如果设置tr＝0，则函数tmean计算常规的平均数；如果设置tr＝0.5，则函数tmean计算中位数。本例数据的平均数
＝63.56，中位数
Mdn
＝60.5。由于本例有两个异常值（100和150），截尾平均数
与中位数
Mdn
接近，但是与平均数
差异较大。