数据挖掘 异常值剔除方法有哪些？
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。 但这个方法有局限，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的值大于 g(n)的测量值即为异常值，可删去；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：
如何剔除异常值？
可以在数据菜单中把异常个案标先出来，步骤是：数据——》标志异常个案，个案识别变量可以取数据集中取值不同的变量。之后SPSS会自动把所有异常个案的值以及为什么是异常值标出来，如果你要剔除再手动即可
spss异常值剔除，用什么方法？
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。
如何用统计方法去除一组数中的异常值？
可以选择以下方法。用线性回归的办法求得某一点到直线最远，去除这一点即可。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。扩展资料：计算统计量：μ=(X1 X2 … Xn)/n。s=(∑(Xi-μ)/(n-1))½(i=1，2…n)。Gn=(X(n)-μ)/s。式中μ——样本平均值；s——样本标准差；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。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
