R 当分布中存在异常值时，我应该如何使用'mean'函数？

对于一个项目，我每次都需要得到一个平均值，这意味着我用它来比较

零假设H0下的分布。

但是有时候一些值（很少）比所有其他值大得多，所以如果我使用基本算术平均值，这些值将大大影响最终的平均值

这里有一个例子

这里，如果我做一个算术平均值，我得到大约90，而实际上，我们可以看到轴上的绝大多数值都在50左右

您对这种情况下使用的平均值有什么想法？

1。使用中间带

中值（x）

中位数是一个汇总统计数据，不会被异常值“抛出”

2.使用修剪平均值

平均值（x，trim=.05）

修剪平均值是除最高和最低

n

%中的值外的所有值的平均值，其中

n

是您选择的值。上面的代码将返回

x

中每个值的平均值，最高5%和最低5%除外

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无论你做什么，都要确保报告透明。

在这种情况下，计算

中值（）

，以消除异常值的影响。把这个问题问@DanielJames我同意这个问题可以在统计数据交换上得到回答，但认为它也合理地针对R？我把它解释为一个关于函数的问题。好的，谢谢，但是几何平均值呢？这也很合适，不是吗？@chippycentra，我不确定。可能是统计溢出的问题