估计时处理离群值的方法有极值法吗

估计时处理离群值的方法没有极值法。离群值(outlier)是指在数据中有一个或几个数值与其他数值相比差异较大。医学实验中经常会有出现离群值的情况，究竟是由于随机涨落引起的，还是由于某些确定因素造成的，有时难以判断，如果处理不好将会引起较大的系统误差。对离群值的处理有一些统计判断的方法，如c...

实际上离群值和极值是有区别的，因为极值不代表异常，但实际处理中这两个所用方法差不多，所以这里也不强行区分了。处理方法是调整因子值中的离群值至上下限（Winsorzation处理），其中上下限由离群值判断的标准给出，从而减小离群值的影响力。离群值的判断标准有三种，分别为 MAD、 3σ、百分位法。

异常值、离群值和极值的联系和区别在于，离群值处理，因为过大或过小的数据可能会影响到分析结果，尤其是在做回归的时候，我们需要对那些离群值进行处理。实际上离群值和极值是有区别的，因为极值不代表异常，但实际处理中这两个所用方法差不多，所以这里也不强行区分了。异常值：异常值outlier:一组...

对于数据中出现的缺失值、离群值和极值，提供以下方法：1、这些异常值可以全部删除，只留下完整、正常的数据；2、对于缺失值，可以使用已有数据的平均值代替，或者用NULL等符号表示 3、对于离群值，要看分析内容。如果分析目的是监测异常为主，则重点考虑此类离群值，可能存在漏税、黑客攻击、赖账等问题。

对于离群值、这些异常值可以全部删除对于数据中出现的缺失值，则重点考虑此类离群值、正常的数据： 1、离群值和极值，则可以删除，可以使用已有数据的平均值代替，提供以下方法，只留下完整； 2、对于缺失值，也有可能是异常点，要看分析内容，可能存在漏税、对于极值；因为极值可能是准确的点 ...

可以简单地理解为“中间的数”，其计算方法简单易懂，不受极值的影响，适用于数据分布不平均、存在离群值等情况。如果数据分布存在严重偏斜，那么中位数更能反映数据的一般水平和趋势。比如说，一个公司的员工工资分布为10000元、10000元、10000元、10000元、15000元，那么这个公司员工的中位数工资就是...

EXSMOOTH,指数平滑方法Extendedfit,扩充拟合Extraparameter,附加参数Extrapolation,外推法Extremeobservation,末端观测值Extremes,极端值/极值Fdistribution,F分布Ftest,F检验Factor,因素/因子Factoranalysis,因子分析FactorAnalysis,因子分析Factorscore,因子得分Factorial,阶乘Factorialdesign,析因试验设计Falsenegative,假阴性False...

比如时间序列里（比如高频或者超频时间序列在金融里应用蛮广的），COR的pattern可以反映序列的模型。而在financial econometrics里面基本分析都是针对VAR-COV MATRIC进行的。因为CORR算是比较直观的一种线性相关性的度量，但是CORR也因此容易失去一些COV本来的特性，比如时间序列里平稳性就不能用CORR来决定。。

这两个数在计算Q1和Q3时继续使用Q1：中位数将所有数据分成两部分，最小值到中位数的部分按取中位数的方法取中位数作为Q1Q3：同Q1取法，取中位数到最大值的中位数计算IQR(四分位数间距)即IQR=Q3-Q1所有不在（Q1-1.5IQR，Q3+1.5IQR）的区间内的数为离群值，...

离群值处理 因为过大或过小的数据可能会影响到分析结果，尤其是在做回归的时候，我们需要对那些离群值进行处理。实际上离群值和极值是有区别的，因为极值不代表异常，但实际处理中这两个所用方法差不多，所以这里也不强行区分了。处理方法是调整因子值中的离群值至上下限（Winsorzation处理），其中上...