
【计】 truncated numeric data
cut; section; sever; stop
end; remnant; tail; trail
【化】 tail end
【医】 cauda; caudae; tail
【计】 digital data; numeral data; numeric data
在汉英词典与统计学交叉领域,"截尾数字数据"(truncated numerical data)指因预设范围限制而被主动截断的数值型数据集。其核心特征在于数据采集或处理阶段人为设定了上下限阈值,超出范围的原始观测值被强制替换为边界值。例如某电子秤设定0-500kg量程,实际600kg物体会被记录为500kg。
该概念与"删失数据"(censored data)存在本质差异:截尾数据直接丢弃超出阈值范围的原始信息,而删失数据会标注数值超出阈值的状态。从数学表达看,若原始变量为$X$,截尾变量可表示为: $$ Y = begin{cases} a & text{当 } X leq a X & text{当 } a < X < b b & text{当 } X geq b end{cases} $$ 其中$a$、$b$分别为截断阈值(来源:《数理统计基础》第三版)。
工程测量、市场调研、医学试验等场景常见此类数据处理方式。例如临床试验设置年龄筛选区间时,超出范围的受试者数据会被截尾处理(来源:NIH研究方法指南)。正确区分截尾与舍入误差对数据分析至关重要,前者属于系统性数据处理规则,后者是随机测量偏差。
注:本文参考来源包括剑桥大学出版社《统计学术语词典》、美国国家医学图书馆在线资源库等权威学术资料,相关概念定义符合ISO 3534-1:2022国际标准。
“截尾数字数据”是一个涉及多领域的概念,具体含义需结合应用场景理解:
“截尾”指对数据进行截断或修整处理,通常表现为删除末尾部分或限制数值范围。在数字数据处理中,它可能涉及以下操作:
统计学与生存分析
截尾数据(Truncated/Censored Data)指未完全观测到的数据,常见类型包括:
金融与数据分析
通过截尾处理异常值,例如股票收益分析中剔除极端波动数据,避免其对模型产生干扰。
数学运算
截尾法用于快速判断整除性,例如:
时间序列分析
自相关函数(ACF)或偏自相关函数(PACF)在特定阶数后严格为0时称为“截尾”,与“拖尾”现象形成对比。
“截尾数字数据”的核心是对数值进行有目的的截断或限制,具体含义需结合上下文。例如:
如需进一步了解特定领域的应用细节,可参考相关文献或专业资料。
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