剔除“异常值”的一般原则是啥？
异常值（outlier）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值，与平均值的偏差超过三倍标准差的测定值，称为高度异常的异常值。异常值outlier：一组测定值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。与平均值的偏差超过三倍标准差的测定值，称为高度异常的异常值。在处理数据时，应剔除高度异常的异常值。异常值是否剔除，视具体情况而定。在统计检验时，指定为检出异常值的显著性水平α=0.05，称为检出水平；指定为检出高度异常的异常值的显著性水平α=0.01，称为舍弃水平，又称剔除水平(reject level)。异常值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值。与平均值的偏差超过三倍标准差的测定值，称为高度异常的异常值。在处理数据时，应剔除高度异常的异常值。异常值是否剔除，视具体情况而定。在统计检验时，指定为检出异常值的显著性水平α=0.05，称为检出水平；指定为检出高度异常的异常值的显著性水平α=0.01，称为舍弃水平，又称剔除水平(reject level)。标准化数值（Z-score）可用来帮助识别异常值。Z分数标准化后的数据服从正态分布。因此，应用Z分数可识别异常值。我们建议将Z分数低于-3或高于3的数据看成是异常值。这些数据的准确性要复查，以决定它是否属于该数据集。肖维勒准则法（
Chauvenet）：经典方法，改善了拉依达准则，过去应用较多，但它没有固定的概率意义，特别是当测量数据值n无穷大时失效。
狄克逊准则法（Dixon）：对数据值中只存在一个异常值时，效果良好。担 当异常值不止一个且出现在同侧时，检验效果不好。尤其同侧的异常值较接近时效果更差，易遭受到屏蔽效应。罗马诺夫斯基（t检验）准则法：计算较为复杂。格拉布斯准则法（Grubbs）：和狄克逊法均给出了严格的结果，但存在狄 克逊法同样的缺陷。朱宏等人采用数据值的中位数取代平均值，改进得到了更为稳健的处理方法。有效消除了同侧异常值的屏蔽效应。国际上常推荐采用格拉布斯准则法。这些方法，都有各自的特点，例如，拉依达准则不能检验样本量较小（显著性水平为0.1时，n必须大于10）的情况，格拉布斯准则则可以检验较少的数据。在国际上，常推荐格拉布斯准则和狄克逊准则。
在处理实验数据的时候，我们常常会遇到个别数据值偏离预期或大量统计数据值结果的情况，如果我们把这些数据值和正常数据值放在一起进行统计，可能会影响实验结果的正确性，如果把这些数据值简单地剔除，又可能忽略了重要的实验信息。这里重要的问题是如何判断异常值，然后将其剔除。判断和剔除异常值是数据处理中的一项重要任务，目前的一些方法还不是十分完善，有待进一步研究和探索。异常值outlier：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,也称异常数据，离群值。目前人们对异常值的判别与剔除主要采用物理判别法和统计判别法两种方法。所谓物理判别法就是根据人们对客观事物已有的认识，判别由于外界干扰、人为误差等原因造成实测数据值偏离正常结果，在实验过程中随时判断，随时剔除。统计判别法是给定一个置信概率，并确定一个置信限，凡超过此限的误差，就认为它不属于随机误差范围，将其视为异常值剔除。当物理识别不易判断时，一般采用统计识别法。
中位数和平均数的区别
当我们探讨一组数据的代表性指标时，常常会遇到平均数和中位数这两种概念。平均数，作为一组数值的"平均体重"，是通过将所有数值相加后除以总数得出的，它描绘了一组数据的一般水平。然而，平均数容易受到极端值的影响，当数据集中存在异常值时，平均数可能并不能准确反映大部分数据的特性。相比之下，中...
是指用一个典型值或代表值来反映一组数据的一般水平
1、受极端值影响：集中趋势分析容易受到异常值的干扰，当数据中存在极端值时，平均数等指标可能无法准确反映数据的真实情况。2、忽略数据分布情况：集中趋势分析只关注数据的中心位置，忽略了数据分布的情况，有可能造成信息的损失。3、不适用于非对称分布：当数据分布呈现非对称形态时，如偏态分布，中位数...
秒表时间研究的秒表时间研究步骤
该法是假定所有时间值的变化均属于正常波动,在异常值已经剔除后,且有相当的观测值样本数,实用上可视观测值成正态分布。(3)通过作业周期确定观测次数的方法。 如果是为了工作改善而进行时间研究,要求不必像制定标准时间那么严格,可根据作业周期粗略确定观测次数。具体见下表(表:观测次数确定标准)。例如,一个作业周期...
什么是格拉布斯准则
利用格拉布斯(Grubbs)准则进行处理：根据误差理论，要有效地剔除偶然误差，一般要测量10次以上，兼顾到精度和响应速度，取15次为一个单位。在取得的15个数据中，有些可能含有较大的误差，需要对它们分检，剔除可疑值，提高自适应速度。对可疑值的剔除有多种准则，如莱以达准则、肖维勒（Chauvenet）准则、...
如何成为一个数据分析师?需要具备哪些技能
对于数据预处理,学会 pandas 的用法,应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下: 选择:数据访问(标签、特定值、布尔索引等) 缺失值处理:对缺失数据行进行删除或填充 重复值处理:重复值的判断与删除 空格和异常值处理:清楚不必要的空格和极端、异常数据 相关操作:描述性统计、Apply、直方图等 合并:符合...
什么是品质管理的七大手法?
可以提供系统原因存在的信息，从而判断生产过程是否处于受控状态。控制图按其用途可分为两类，一类是供分析用的控制图，用控制图分析生产过程中有关质量特性值的变化情况，看工序是否处于稳定受控状；再一类是供管理用的控制图，主要用于发现生产过程是否出现了异常情况，以预防产生不合格品。
一般常用的结构方程模型修正方式包括?
4、残差相关性处理：对于模型残差相关度问题，可以通过添加共同因素的方式将误差项的相关性转变为共同因素的因素载荷。5、预处理数据：在使用结构方程模型前，需要对数据进行预处理，特别是在数据包含缺失值或者异常值的情况下需要进行数据清洗、填充或删除等操作，以确保模型的可靠性和准确性。6、前后置条件...
学术论文的一般要求
3、数据分析严谨：对于实验或调查得出的数据，需要进行严谨的分析和解释。数据应经过适当的处理和清洗，以排除异常值和错误数据对结果的影响。数据分析应基于正确的统计学方法和数据分析技术，并充分考虑数据的质量和完整性。4、论证充分：学术论文需要提供充分的论据来支持其观点或结论。论据应基于已有的研究...
心电向量图简介
心电向量图的正常值与异常值的变异范围较大,目前的一些标准尚不如心电图标准成熟,它仅能记录出一个心电Hz期,因而难于诊断心律失常。近年来发展起的时间向量图可以弥补这一不足。另外,心电向量图比心电图的图形直观,对时限的表达较细致,有利于提高其诊断的敏感性和鉴别诊断能力。 11 禁忌证 一般无特殊禁忌证...
最能反应一组数据一般水平的是(中位数,众数还是平
以上三个最能反映一组数据一般水平的是平均数,但如果数据中有异常值时,也可以用中位数反映……众数反映的是一组数据的集中趋势……
邗肩槐杞： 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...
祁连县17387663175： 异常值剔除方法有哪些? ？
邗肩槐杞： 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.
祁连县17387663175： 如何用格拉布斯法剔除异常值 - ？
邗肩槐杞： 在做测量不确定度的评定时,对于测量结果进行数据处理之前,往往要进行异常值的剔除工作.超出在规定条件下预期的误差叫做异常值.产生异常值的原因一般是由于疏忽、失误或突然发生的不该发生的原因造成的,如读错、记错、仪器示值...
祁连县17387663175： 什么是“狄克逊 Dixon 检验法”和“格鲁布斯检验法”. - ？
邗肩槐杞： 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...
祁连县17387663175： 举例用格拉布斯准则剔除异常值. - ？
邗肩槐杞： 5次测得值分别为2.63, 试用格拉布斯准则检验是否有异常值(n=5时,p=95%,格拉布斯系数 =1.67) 故 =2.40为异常值.用本准则检验知道余下的值没有异常值.
祁连县17387663175： spss 异常值剔除 用什么方法？
邗肩槐杞： 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.
祁连县17387663175： 求教:对于不服从正态分布的数据要怎么剔除异常值? - ？
邗肩槐杞： 一般情况下,微量元素呈对数正态分布,所以验证是否符合对数正态分布,利用概率格纸法或者峰度、偏度等方法进行检验.对于异常值,一般情况下,大于(小于)三倍离差的数据剔除.
祁连县17387663175： 偏态分布异常数据的剔除？
邗肩槐杞： 你的思路好像不对耶...数据有偏的话就不是异常点的问题了.试想,就算你通过剔除“异常点”把数据变成了正态的样子,你剔除的点的数目一定不是“个别”吧...所谓异常点剔除,指的都是“个别”剔除... 如果数据是整数型,尝试Poisson回归; 如果数据在某一两个点(例如Y=2和Y=3)的计数特别高,考虑数据在这一点膨胀的可能性.这种情形可以用EM算法解决(要编程,spss貌似不行)了. 如果数据不是整数型,尝试Box-Cox变换.
祁连县17387663175： 根据GB T 4883 - 1985 数据的统计处理和解释 正态样本异常值的判断和处理,如何剔除异常值!谢谢! - ？
邗肩槐杞： 本标准代替GB/T 4883-1985.本标准与GB/T 4883-1985相比较,技术内容的变化主要包括:增加了术语、定义和符号一章; 将“正态样本异常值的判断和处理”改为“正态样本离群值的判断和处理”; 将术语“检出异常值”和“高度异常值”...
祁连县17387663175： excel如何去除异常值? - ？
邗肩槐杞： 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...
