假设我有一个n个正实数的样本，我想找到这些数字的“典型”值。当然，“典型”并没有很好的定义，但我们可以想到以下更具体的问题：
这些数的分布使得（粗略地说）它们的一部分（1-epsilon）是从正均值m>0和均方差sigma一个解决方案是计算中值，但当它是O（N）时，常数因子对中等N不是很好，而且它需要相当多的编码我已经准备好放弃对代码简单性和/或小N性能的精确估计（例如N是10或20，并且我最多有一个或两个异常值）。
你有什么建议吗？
（例如，如果我的离群值只来自大值，我将计算我的值的日志平均值并将其指数化。在一些进一步的假设下，这给了我一个很好的估计，我可以很容易地计算出它，并且用一个锐利的o（n））。
最佳答案
你可以取除最小值和最大值以外的数字的平均值。公式是（sum-min-max）/（N-2），分子中的项可以简单地用一次就计算出来（不过要注意浮点问题）。
关于algorithm - 近似 sample 的典型值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/29629843/