异常数据4种剔除方法 异常值剔除方法有哪些？
异常值剔除方法有哪些？
统计中消除异常数据的方法有很多，但检测和检验中常用的方法有两种：1-莱达准则（又称3σ准则）：非常简单，即首先得到n个独立检测结果的实验标准差s和残差，如果残差大于3S，则删除异常值，然后反复计算以消除所有异常值。然而，这种方法有其局限性。数据样本必须大于10，一般要求大于50。因此，该方法现在不常用，该方法已在国标中取消
如何剔除异常值？
可以在数据菜单中首先标记异常情况。步骤是：数据--“标记异常案例，案例识别变量可以取数据集中不同值的变量。之后，SPSS会自动标记出所有异常情况的值以及异常原因。如果要删除，可以手工删除
辅助列A为原始数据，B1=If（A1=“，”，If（ABS（A1平均值（A:A））>3*StdevP（A:A），“”，A1））下拉复制公式，将公式复制到右边，直到某一列中的数据与该列中的数据完全一致为止左栏，表示所有不合格的数据都已消除。原来的公式使用了全角度“”，缺少空值判断，现在改了。我已经试过了，不会有错误
常用的方法如下：
1。你可以通过“频率”下的“描述统计”下的“分析”画出“直方图”，看图表发现频率最小的值可能是一个异常值，但也取决于与其他情况的距离程度。
2. 通过“分析”下“描述统计”的“叶茎图”和“绘图”选项下的“探索”，我们可以看到案例距离框边（上端和下端）的距离是框边的数倍，“0”代表1.5-3倍（异常值），“*”代表3倍以上（极端异常值）。
3. 您可以通过“分析”下“描述统计”下的“将标准化另存为变量Z”选项选择相应的变量“确定”。生成一个新变量，如果值超过2，则它必须是一个异常值。
异常数据4种剔除方法 异常值剔除的标准 剔除异常值最常用的方法是
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