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识别和剔除野值的一个算法
被引：3
作者：
杨自强
机构：
[1] 中国科学院计算中心
来源：
关键词：
样本点;
异常点;
方差协方差矩阵;
临界值;
定理;
正态总体;
置信水平;
置信度;
统计量;
D O I：
暂无
中图分类号：
学科分类号：
摘要：
<正> 在实际问题中,我们收集到的数据常常是多个指标的,并且一般都假设它们是多元正态样本,由于量测仪器的偶然跳动或人为过失等原因,样本中常夹杂着个别的异常点。为了更好地反映客观规律,采用这些数据作进一步研究之前,人们常常提出识别和剔除异常数据的问题。本文将介绍多元正态样本中识别和剔除异常数据的一个计算方法。当然,出现的异常数据可能反映了客观事物本身的异常特性。例如在成人的身长数据中,如果发现某人身长不足1.1米,这也可能不是量度或记录弄错,而是确实迂到了一个侏儒。也可能反映了原假设模型与实际情况确有偏差。因为,当我们谈论到异常点时,总是针对
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