异常值处理
异常值也称离群值,具体地说,判断标准依据实际情况,根据业务知识及实际需要而定.
要是一般地说,可以用公式计算：
upper adjacent value = 75th percentile + (75th percentile – 25th percentile) * 1.5
lower adjacent value = 25th percentile – (75th percentile – 25th percentile) * 1.5
翻译过来：
上界=75%分位数+（75%分位数-25%分位数）*1.5
下界=25%分位数- （75%分位数-25%分位数）*1.5
比上界大的,和比下界小的都是异常值.
首先查看头文件，了解该遥感影像应该在什么数值范围内[min,max]
如果DN值大于最大值，则赋予最大值，如果小于最小值则赋予最小值
ENVI bandmath (band>max)*max+(band<min)*min
然后进行数据统计
异常值处理的常用方法：直接将该条观测删除在SPSS软件里有2种不同的删除方法，整条删除和成对删除。
Gn——格拉布斯检验统计量：
确定检出水平α，查表（见GB4883）得出对应n，α的格拉布斯检验临界值G1-α(n)。
当Gn>G1-α(n),则判断Xn为异常值，否则无异常值。
给出剔除水平α’的G1-α’(n),当当Gn>G1-α’(n)时,Xn为高度异常值，应剔除。
测区混凝土强度标准差：
取检出水平α为5%，剔除水平α’为1%，按双侧情形检验，从附表中查得检出水平α对应格拉布斯检验临界值G0.975,剔除水平α’对应格拉布斯检验临界值G0.995。
若Gn>Gn’，且Gn>G0.975，则判断fn为异常值，否则，判断无异常值；
若Gn>Gn’，且Gn>G0.995，则判断fn为高度异常值，可考虑剔除；
若Gn’>Gn，且Gn’>G0.975，则判断f1为异常值，否则，判断无异常值；
若Gn’>Gn，且Gn’>G0.995，则判断f1为高度异常值，可考虑剔除。
以上内容参考：百度百科-异常值
异常值处理的常用方法 （1）直接将该条观测删除
在SPSS软件里有2种不同的删除方法，整条删除和成对删除。
当然，这种方法简单易行，但缺点也很明显，首先我们经常会遇到的情况是观测值很少，这种删除会造成样本量不足，其次，直接删除的观测很多，也可能会改变变量的原有分布，从而造成统计模型不够稳定。
（2）暂且保留，待结合整体模型综合分析
通常我们观测到的异常值，有时在对于整个模型而言，其异常性质并没有观测到的明显，因此最好综合分析一下，像回归分析，我们经常利用残差分布信息来判断模型优劣，残差有没有超出经验范围（+3标准差），呈现什么分布等，另外对于整个模型而言，会有一些指标像Mahalanobis、Cook's、协方差比率等可以提供某条观测或整体的拟合信息，这些指标也会提示分析人员的异常值信息。如果对于整个模型而言，并不是很明显时，建议保留。
（3）如果样本量很小，可以考虑使用均值或其他统计量取代
这不失为一种折中的方法，大部分的参数方法是针对均值来建模的，用均值取代，实际上克服了丢失样本的缺陷，但却丢失了样本“特色”，可以说是不大不小的错误。当然如果是时序数据，用于取代的统计量，可供选择的范围就会多一些，可以针对序列选择合适的统计量取代异常值，也较少存在上述问题。
（4）将其视为缺失值，利用统计模型填补
该方法的好处是可以利用现有变量的信息，对异常值（缺失值）填补。不过这里最好要视该异常值（缺失值）的特点而定，例如需视是完全随机缺失、随机缺失还是非随机缺失的不同情况而定。
（5）不做过多处理，根据其性质特点，使用稳健模型加以修饰
如果按参数性质分的话，可以将稳健方法分为参数、非参和半参3种情况，这大致与通常的关于参数的假设、优点一样，请参见：
（6）使用抽样技术或模拟技术，接受更合理的标准误等信息
抽样样本（SPSS默认是1000）所计算出的均值的标准误，一般来说会更合理，这可以有效应对异常值的影响，但前提是原始样本量不能太少（小于10），小样本的结果不够稳定。另外模拟技术可以利用先验分布特征和样本信息来构建事后预测的概率分布，进行事后模拟，这种技术现在发展的很好，在异常值的应对中，表现良好。
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数据清洗的方法包括哪些
1. 缺失值处理：数据集中常常会存在一些缺失的信息，这可能是由于数据收集过程中的疏忽或者某些因素无法获取。处理缺失值的方法有删除含有缺失值的记录、使用平均值、中位数或众数填充、基于其他特征预测缺失值等。2. 异常值处理：异常值是指在数据集中显著偏离正常数值的数据点，可能是测量错误或者特殊情况...
网贷大数据怎么清理?
3. 缺失值处理：对于缺失的数据，可以选择填充、删除或插值等方式进行处理。常见的方法包括均值填充、插值法、回归模型等。4. 异常值处理：识别和处理异常值，可以使用离群点检测算法或基于规则的方法，确保数据的准确性和可靠性。5. 数据合并：将多个数据源的数据进行合并，确保数据的完整性和一致性，以...
数据处理的基本流程是什么?
1、数据收集：从数据源中获取数据，可能是通过传感器、网络、文件导入等方式。2、数据清洗：对数据进行初步处理，包括去重、缺失值填充、异常值处理等。3、预处理：对数据进行进一步处理，例如特征选择、数据变换（如标准化、正则化）、降维等，以提高数据质量和模型训练效果。4、模型训练：选择合适的机器学...
调查数据预处理是什么意思
对于异常值，可以采用删除、修正等方式进行处理。接着，进行标准化，使得数据在不同的尺度上具有可比性。最后，进行离散化，将连续型的数据通过划分成一段的离散区间，方便后续的统计和挖掘。
数据清洗在hadoop中怎么实现的?
3. 缺失值处理：识别和处理数据中的缺失值。可以选择删除包含缺失值的记录、使用默认值填充缺失值或者采用插值等方法进行处理。4. 异常值处理：检测和处理数据中的异常值。可以采用统计方法、可视化分析或者专业领域知识来发现和处理异常值。5. 去重处理：识别并去除数据中的重复记录。可以基于唯一标识符或者...
e+数变正常值有几种方法?
数字e+变成正常数字的方法就是使用text函数处理或者把数值转为分数形式。这个函数主要是用来删除字符中的空格，可以用来处理E+数据。公式为=TRIM（D2），可以明显看到，15位以下的数字正常显示了，但超过15的数字依然没有正常显示。第一个参数要格式化的数字，第二个参数为格式化的形式。同样，5位以下的...
在线性回归中,如何处理异常值和缺失数据?
处理异常值的方法有很多，包括删除、替换和转换等。删除异常值是最简单也最直接的方法，但可能会导致数据的大量丢失。替换异常值是将异常值替换为其他值，如平均值、中位数或众数。转换异常值是通过某种转换函数（如对数函数）将异常值转换为正常值。选择哪种方法取决于数据的特性和模型的需求。2.缺失...
Winsorize数据处理和删除异常值的区别是什么
2、异常值处理，原理大致是将异常值修建成与正常分布最大值or 最小值相同。eg，如果你的log_size都在20左右，例如在15~20之间区间浮动，有些特别大或特别小的值出现，用winsorize就会把他们变成区间的最大值or最小值。这个“特别大”or“特别小”是你自己可以定义的，如果你认为比20高出10%算作...
供应链数据可视化如何进行数据清洗和处理?
数据清洗：1. **处理缺失值：** 识别并处理数据中的缺失值。可以选择删除包含缺失值的行，进行插值填充，或者根据上下文逻辑进行其他合理的处理。2. **异常值处理：** 检测和处理异常值，以防止它们对可视化结果产生不良影响。可以使用统计方法或领域专业知识来定义什么是异常值。3. **重复数据：** ...
请举例说明异常值、离群值和极值有什么联系和区别?
处理的逻辑：第一步，找出所有因子的中位数 Xmedian，第二步，得到每个因子与中位数的绝对偏差值 XiXmedian，第三步，得到绝对偏差值的中位数 MAD；最后，确定参数 n，从而确定合理的范围。XmediannMAD,Xmedian+nMAD并针对超出合理范围的因子值作如下的调整，并且二者之间的区别在于原始序列的相对排序...
枕些金康： 答:异常值剔除方法有: (1)物理判别法.在测量过程中出现异常现象或发现因疏忽、 失误造成的异常数据,应该当即剔除.对异常值剔除不是把数据 涂掉或把该页记录撕掉,而是在记录数据上作划改并作明显标注, 该数据不再计入测量结果之内. (2)统计判别法.统计判别法有多种,基本方法是给定一个置 信水平,找出相应的区间,凡在这个区间以外的数据,就判定为异 常值,并予以剔除.
桃城区18757232120： 异常值的判断处理 - ？
枕些金康： 检验批中异常数据的判断处理 1、依据标准 《计数抽样检验程序》(GB2828)、《正态样本异常值的判断和处理》(GB4883). 2、异常值定义 异常值是指样本中的个别值,其数值明显偏离它(或他们)所属样本的其余观测值. 3、异常值...
桃城区18757232120： 怎么对统计数据的异常值进行判断和处理 - ？
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桃城区18757232120： excel如何去除异常值? - ？
枕些金康： 步骤1:打开EXCEL,按表2格式输入数据并建立工作表,其中数据个数为13. 步骤2:通过EXCEL提供的MAX函数、MIN函数、MEDIAN函数、STDEV函数,求出数据的最大值、最小值、中位数、标准差.具体求法如下:取单元格C2,键入...
桃城区18757232120： 如何用格拉布斯法剔除异常值 - ？
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桃城区18757232120： 异常处理 - 搜狗百科？
枕些金康： 1、数据清洗:检测并移除偏离点,可以使用统计方法(如标准差、箱线图)或基于... 3、使用异常值处理算法:一些专门的异常值处理算法可以帮助检测和处理偏离点,如...
桃城区18757232120： spss 异常值剔除 用什么方法？
枕些金康： 我常用一下方法: 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,就可能是异常值,但还要看距离其它情况的程度. 2、可通过“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、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.
桃城区18757232120： 什么是“狄克逊 Dixon 检验法”和“格鲁布斯检验法”. - ？
枕些金康： 狄克逊检验法:用于一组测量值的一致性检验(可用于检出1个或多个异常值).格鲁布斯检验法:适用一组测量值的一致性检验(一次只能检出1个异常值).异常值 [yì cháng zhí]:是指一组测定值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定...
