异常值剔除方法有哪些？统计学中剔除异常数据的方法很多，但在检测和测试中经常用的方法有2种： 1- 拉依达准则(也称之为3σ准则)： 很简单，就是首先求得n次独立检测结果的实验标准差s和残差，│残差│大于3s的测量值即为异常值删去，然后重新反复计算，将所有异常值剔除
异常值剔除方法有哪些？
统计学中剔除异常数据的方法很多，但在检测和测试中经常用的方法有2种：
1- 拉依达准则(也称之为3σ准则)： 很简单，就是首先求得n次独立检测结果的实验标准差s和残差，│残差│大于3s的测量值即为异常值删去，然后重新反复计算，将[繁：將]所有异常值剔除。 但这个方法有局亚博体育限，数据样本必须大于10，一般要求大于50。所以，这个方法现在不常用了，国标里面已经剔除该方法！
2- 格拉布斯准则（Grubbs）： 这个方法比较常用，尤其是我们检测领域。 方法也很简单，还是首先求得n次独立检测结果的实验标准差s和残差，│残差│/s的（拼音：de）值大于 g(n)的测量值即为异常值，可删去开云体育；同样重新反复计算之，将所有异常值剔除。 g(n)指 临界系数，可直接查表获得. 95%的系数可参见下表：
异常值剔除方法有哪些？
常用的方法有：1、可以通过“分析”下“描述统计“下“频率”的”绘制“直方图”，看图发现频数出现最少的值，就可能是异常[澳门金沙拼音：cháng]值，但还要看距离其它情况的程度。
2、可《拼音：kě》通过“分析”下的“描述统计”下的“探索”下的“绘制”选项的“叶茎图”，看个案偏离箱体边缘（上端、澳门威尼斯人下端）的距离是箱体的几倍，“○”代表在1.5-3倍之间（离群点），“*”代表超过3倍（极端离群点）。
3、可以通过“分析”下“描述统计“下“描述”下的选项“将标准化存为变量Z”，选择相应的变量，“确定”。将生成新变量，如果值超过2，肯定是异常值。
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