# Калькулятор усеченного среднего Вычисляет усеченное среднее после удаления одинаковой доли нижних и верхних значений > Каноническая страница: https://elysiatools.com/ru/tools/trimmed-mean-calculator - **Категория:** Math & Numbers - **Ключевые слова:** усеченное среднее, статистика, выбросы, робастное среднее ## Обзор Сортирует данные, удаляет одинаковую долю с обоих краев и усредняет остаток. Подходит для исключения выбросов в оценках, опросах и измерениях. ## Входные данные - **Набор данных** (textarea): e.g. 10, 12, 14, 16, 18, 100 - **Процент обрезки с каждого края** (number) - **Знаков после запятой** (number) - **Включить обрезанные значения** (checkbox) ## Когда использовать - Когда в данных присутствуют явные аномалии или ошибки измерений, сильно искажающие обычное среднее арифметическое. - При подсчете баллов в спортивных соревнованиях или конкурсах, где по правилам отбрасываются высшая и низшая оценки. - Для анализа зарплат, цен на недвижимость или других экономических показателей с сильным разбросом значений на краях выборки. ## Как это работает - Вставьте ваш набор чисел через запятую, пробел или с новой строки в текстовое поле ввода данных. - Укажите процент обрезки (от 0 до 45%), который нужно симметрично удалить с каждого края отсортированного списка. - Настройте количество знаков после запятой и выберите, нужно ли отображать отброшенные значения в итоговом отчете. - Получите точный результат усеченного среднего в структурированном формате JSON. ## Сценарии использования - Оценка качества обслуживания на основе отзывов клиентов, исключая неадекватно низкие оценки и накрученные высокие баллы. - Обработка данных лабораторных экспериментов для получения более точного результата без учета случайных погрешностей оборудования. - Анализ успеваемости студентов в классе, отбрасывая результаты тех, кто вообще не готовился, и редких выдающихся отличников. ## Частые вопросы ### Что такое усеченное среднее? Это статистический показатель, который рассчитывается как среднее арифметическое после удаления определенного процента наименьших и наибольших значений из набора данных. ### Какой процент обрезки лучше выбрать? Обычно используют от 5% до 20%. Например, обрезка 10% удалит 10% самых низких и 10% самых высоких значений из вашей выборки. ### Как обрабатываются нецелые количества удаляемых элементов? Инструмент вычисляет количество отсекаемых элементов на основе процента и округляет его до ближайшего целого числа. ### Можно ли обрезать значения только с одной стороны? Нет, данный калькулятор работает по классическому алгоритму и симметрично удаляет одинаковую долю значений как с нижнего, так и с верхнего края. ### В каком формате нужно вводить данные? Вы можете ввести числа в любом удобном текстовом виде: через запятую, пробел или каждое значение с новой строки. Инструмент автоматически извлечет все числа. ## Связанные инструменты - [Удаление дубликатов строк](https://elysiatools.com/ru/tools/remove-duplicate-lines): Убирает повторяющиеся строки в списке или блоке текста. Оставляет первое или последнее вхождение, с настройками учёта регистра, обрезки пробелов и игнорирования пустых строк. - [Очиститель Имен Файлов](https://elysiatools.com/ru/tools/filename-sanitizer): Очищает и обеззараживает имена файлов, удаляя незаконные символы для Windows, Linux и Mac - [Удалитель грязи](https://elysiatools.com/ru/tools/audio-mud-remover): Обнаруживает и ослабляет накопление в нижней середине 150–500 Гц — классическую грязь из сложенных фундаменталей — измеренным параметрическим срезом с выбором опорной частоты. - [Очиститель Данных](https://elysiatools.com/ru/tools/data-cleaner): Очистка и стандартизация данных путем исправления орфографических ошибок, стандартизации форматов, удаления дубликатов и заполнения пропущенных значений - [Обработчик Выбросов Данных](https://elysiatools.com/ru/tools/data-outlier-processor): Продвинутый инструмент обнаружения и обработки выбросов, который идентифицирует, удаляет или заменяет аномальные значения в числовых данных с использованием множества статистических методов. Идеально подходит для очистки данных, статистического анализа и подготовки данных для машинного обучения. Возможности: - Множественные методы обнаружения (IQR, Z-оценка, модифицированная Z-оценка, Isolation Forest) - Гибкие стратегии обработки (Удалить, Заменить средним/медианой/модой, Ограничить) - Автоматическая оптимизация порогов - Многомерное обнаружение выбросов - Визуальная статистика и отчеты выбросов - Возможности пакетной обработки - Настраиваемые уровни чувствительности - Всесторонний анализ воздействия Общие случаи использования: - Очистка и предварительная обработка данных - Подготовка к статистическому анализу - Очистка наборов данных для машинного обучения - Контроль качества в производстве - Обнаружение финансовых аномалий - Валидация данных сенсоров - [Ограничитель Диапазона Данных](https://elysiatools.com/ru/tools/data-range-limiter): Ограничение числовых значений указанными диапазонами путем обрезки, фильтрации или маркировки значений вне диапазона. Идеально для контроля качества данных, очистки данных сенсоров, применения бизнес-правил и предварительной обработки данных. Возможности: - Обрезка диапазона (обрезает значения до минимальных/максимальных границ) - Фильтрация диапазона (удаляет строки вне пределов) - Маркировка диапазона (маркирует измененные значения) - Конфигурация диапазона по столбцам - Автоматическое обнаружение числовых столбцов - Множественные стратегии обработки - Подробный отчет об изменениях - Статистический анализ изменений - Применение бизнес-правил Общие случаи использования: - Валидация и очистка данных сенсоров - Подготовка входных данных для машинного обучения - Контроль и валидация качества данных - Применение бизнес-ограничений - Управление и контроль аномальных значений - Конвейеры предварительной обработки данных - [Нормализатор Z-Score](https://elysiatools.com/ru/tools/data-zscore-normalizer): Стандартизация числовых данных с использованием Z-Score (стандартная оценка) для преобразования значений со средним=0 и стандартным отклонением=1. Идеально для статистического анализа, предварительной обработки машинного обучения, обнаружения аномалий и сравнения данных в разных масштабах. Возможности: - Нормализация Z-Score (среднее=0, стандартное отклонение=1) - Опция устойчивого Z-Score (используя медиану и MAD) - Пользовательское масштабирование до целевого диапазона - Выбор нескольких столбцов - Автоматическое обнаружение типов данных - Интеллектуальная обработка пропущенных значений - Сохранение нечисловых столбцов - Комплексная статистическая сводка - Обнаружение и отчетность аномалий Общие случаи использования: - Подготовка признаков для машинного обучения - Статистическая проверка гипотез - Обнаружение и удаление аномалий - Сравнение данных в разных единицах - Предварительная обработка для анализа главных компонентов (PCA) - [Удалитель Заголовков](https://elysiatools.com/ru/tools/header-remover): Удалить заголовки из данных CSV для создания чистых файлов без заголовков. Идеально для импорта баз данных, конвейеров обработки данных. ## Примеры - [Примеры Дублирующихся Строк](https://elysiatools.com/ru/samples/text-duplicate-line-samples): Примеры файлов с различными типами дублирующихся строк для тестирования инструментов удаления дубликатов - [Примеры Специальных Символов](https://elysiatools.com/ru/samples/text-special-characters-samples): Примеры текстовых файлов с различными специальными символами, знаками пунктуации и символами для тестирования удаления неалфавитно-цифровых символов - [Примеры Комментариев Кода](https://elysiatools.com/ru/samples/code-comment-samples): Примеры кода с различными стилями комментариев для тестирования удаления комментариев - [Примеры Структур Данных Android Java](https://elysiatools.com/ru/samples/android-datastructures-java): Примеры структур данных Android Java включая общие операции с массивами, хеш-таблицами и связанными списками ## Связанные материалы - [Рабочие процессы качества данных и поиска аномалий](https://elysiatools.com/ru/hubs/data-quality-anomaly-workflows): Профилируйте табличные данные, выделяйте дубликаты, пропуски, разрывы ссылок, выбросы и временные аномалии и превращайте находки в доказательства качества.