数据处理——剔除异常值的两种方法

发布网友发布时间：2024-10-22 07:30

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热心网友时间：2024-10-24 12:30

在处理数据时，异常值的识别至关重要。这里介绍两种常见的剔除异常值策略：拉依达准则和格拉布斯准则。首先，拉依达准则适用于多次重复测试，当样本量大于10时，计算标准偏差s。若某值与平均值之差的绝对值大于3倍标准偏差（|[公式] - [公式]| ≥ 3s），则认为该值为异常。重复此过程，直到该值的偏差小于3s为止。

另一种方法是格拉布斯准则，适用于一组n个数据中的残差。对于一组重复测试，找出残差的最大绝对值，如果这个值大于在给定置信水平（如99%或95%）下的临界值G（[公式]，n），即G（[公式]，n） > |[公式]|，则该值被视为异常。同样，剔除异常值后继续判断，直到残差小于临界值G（[公式]，n）。

这两种方法都用于确保数据的准确性和可靠性，通过剔除可能影响结果的异常值，提升数据分析的精确度。