IDL에서 잡음이 많은 데이터로 작업 중이므로 STDDEV 및 robust_sigma 을 사용하고 있습니다. skewness 및 kurtosis의 문서가 있습니다 (예 : [1] 및 [2]). 표준 편차와 관련하여 구현이 있습니까? (C IDL 또는 어쩌면?) http://idlastro.gsfc.nasa.gov/ftp/pro/robust/robust_sigma.pro 상태의IDL의 강력한 통계 모멘트
문서 :
; OPTIONAL OUPTUT KEYWORD:
; GOODVEC = Vector of non-trimmed indices of the input vector
그래서 하나는 데이터의 "좋은 지표"를 추적 추가 매개 변수와 robust_sigma 호출, 사람들은 계산하는 데 사용 robust_sigma는 계산에서 무시되는 것과 반대입니다.
good_indices = lonarr(width)
robo_2 = robust_sigma(data[*], GOODVEC=good_indices)
그런 다음 좋은 지수를 사용하여 다른 순간을 계산하십시오.
robo_3 = skewness(data[good_indices])
robo_4 = kurtosis(data[good_indices])
특별한 구현이 필요 없습니다.