我在哪里可以发现scipy疯狂（平均绝对偏差）？
似乎scipy提供了一种功能mad来计算一组数字的平均绝对偏差：
http://projects.scipy.org/scipy/browser/trunk/scipy/stats/models/utils.py?rev=3473
但是，我在最新版本的scipy中找不到它。当然，可以从存储库中复制旧代码，但是我更喜欢使用scipy的版本。我在哪里可以找到它，或者它已经被替换或移除了？
问题答案：
当前版本的statsmodels具有mad在statsmodels.robust：
>>> import numpy as np
>>> from statsmodels import robust
>>> a = np.matrix( [
... [ 80, 76, 77, 78, 79, 81, 76, 77, 79, 84, 75, 79, 76, 78 ],
... [ 66, 69, 76, 72, 79, 77, 74, 77, 71, 79, 74, 66, 67, 73 ]
... ], dtype=float )
>>> robust.mad(a, axis=1)
array([ 2.22390333, 5.18910776])
请注意，默认情况下，通过按比例因子缩放结果来计算正态分布，从而计算标准偏差的鲁棒估计；来自help：
Signature: robust.mad(a,
c=0.67448975019608171,
axis=0,
center=<function median at 0x10ba6e5f0>)
中的版本R进行了类似的标准化。如果您不想这样做，显然只需设置一下即可c=1。
（之前的注释中提到了此statsmodels.robust.scale实现。实现位于statsmodels/robust/scale.py（请参阅github），但该robust包不会导出scale，而是scale.py显式导出公共功能。）
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