outliers

⑶ 如何 remove outliers excel

[編輯]箱線圖的繪制步驟
1、畫數軸，度量單位大小和數據批的單位一致，起點比最小值稍小，長度比該數據批的全距稍長。
2、畫一個矩形盒，兩端邊的位置分別對應數據批的上下四分位數（Q1和Q3）。在矩形盒內部中位數（Xm）位置畫一條線段為中位線。
3、在Q3＋1.5IQR（四分位距）和Q1－1.5IQR處畫兩條與中位線一樣的線段，這兩條線段為異常值截斷點，稱其為內限；在F＋3IQR和F－3IQR處畫兩條線段，稱其為外限。處於內限以外位置的點表示的數據都是異常值，其中在內限與外限之間的異常值為溫和的異常值（mild outliers），在外限以外的為極端的異常值(extreme outliers)。
4、從矩形盒兩端邊向外各畫一條線段直到不是異常值的最遠點，表示該批數據正常值的分布區間。
5、用「〇」標出溫和的異常值，用「＊」標出極端的異常值。相同值的數據點並列標出在同一數據線位置上，不同值的數據點標在不同數據線位置上。至此一批數據的箱線圖便繪出了。統計軟體繪制的箱線圖一般沒有標出內限和外限。

⑷ 從數組中剔除異常的采樣數據(matlab或C對數組的編程)

data=[1,2,7,7,8,9,9,10,7,8,15,23]'; % 輸入數據
mu = mean(data);% 計算平均值
a=4;%輸入閾值
outliers = abs(data - mu) > a;%求出離群值的位置
nout = sum(outliers) % 計算離群值的個數並顯示
data(outliers) = [];%去除離群值
data'%顯示處理後數據

按上面的語句試試

⑸ 如何提取boxplot里的異常值序列

箱線圖（Boxplot）也稱箱須圖（Box-whisker Plot），是利用數據中的五個統計量：最小值、第一四分位數、中位數、第三四分位數與最大值來描述數據的一種方法，它也可以粗略地看出數據是否具有有對稱性，分布的分散程度等信息，特別可以用於對幾個樣本的比較。
箱線圖的繪制步驟:
（1）畫數軸
（2）畫矩形盒 兩端邊的位置分別對應數據的上下四分位數矩形盒：端邊的位置分別對應數據的上下四分位數（Q1和Q3）。在矩形盒內部中位數位置畫一條線段為中位線。
（3）在Q3＋1.5IQR（四分位距）和Q1-1.5IQR處畫兩條與中位線一樣的線段，這兩條線段為異常值截斷點，稱其為內限；在 Q3＋3IQR和Q1－3IQR處畫兩條線段，稱其為外限。處於內限以外位置的點表示的數據都是異常值，其中在內限與外限之間的異常值為溫和的異常值 （mild outliers），在外限以外的為極端的異常值(li)的異常值extreme outliers。
（4）從矩形盒兩端邊向外各畫一條線段直到不是異常值的最遠點 表示該批數據正常值的分布區間點，示該批數據正常值的分布區間。
（5）用「〇」標出溫和的異常值，用「＊」標出極端的異常值。
（統計軟體繪制的箱線圖一般沒有標出內限和外限。）

⑹ outlier 統計

我覺得這個可能使用Boxplot(箱線圖)來分析,例如如下28個數據.
進行做箱線圖,此組數據的outlier值是-2,15
-2, 1, 2, 3, 3, 4, 4, 6, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 9, 12, 15

Boxplot里會顯示出outlier的值,及四分位數區間,95%置信區間,那您可以使用去掉outlier點的數據進行分析,也可使用1,3分位數區間里的,也可使用95%置信區間里的數據進行分析,具體用哪部份數據還要自已把握,或者三種都分析後比較之間的差異,然後做出不同的解釋.

⑺ 做regression分析 outliers 要去掉嗎

PB對測量誤差和樣本分布沒有特定假設，是非參數方法，不同於一般的線性回歸（Passing Bablok，1983）。因此不能採用excel中所用方法來做。
Excel不太清楚是否有模塊，可編程完成，或採用專業，如Medcalc。

⑻ 這個統計圖怎麼看怎麼解釋

用了t-test，那就需要看p-value才可以知道GRa和GRb有沒有顯著區別。這個圖表只是univariate 里的 descriptive results。從圖上看，GC sensitive和GC resistant的平均值不一樣，sensitive（約0.5*e-3）的平均值比resistant（1.8*e-3）的低一些。Sensitive那一組有兩個很明顯的outliers（異常值），分別在約1.4*e-2和2.5*e-3；resistent也有兩三個outliers。這些outliers會影響平均值的計算，不過具體要查看試驗中有沒有錯誤導致異常值的出現，需要進一步的討論。從這張圖上只能看到這些表象的信息，兩組mRNA是否有區別還得看p-value。。建議重現查看一下outliers為什麼會出現，可以把他們剔除重新用t-test測試，看看p-value是不是還significant（顯著），跟沒有剔除outliers的比較一下。

⑼ 幫忙翻譯一段英文

5. THE ROBUST ESTIMATION APPROACH
Although the most common response to dealing with outliers is to delete the observation(s) involved
from the full sample and then re-estimate the equation, this may not have been the best approach.
Darnell (1994) points out two limitations to such suggestion.
5。穩健的估計方法
雖然最常見的反應與異常值處理是刪除觀測（擰）涉及
從全樣本，然後重新估算公式，這可能不是最好的方法。
達內爾（1994）所指出的兩個方面的限制等建議

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First, according to him, outliers in the
resials do not represent outliers of the population because OLS resials are not homoscedastic and
secondly, outliers should not be measured by the size of the resials but by their impact on the estimates
and other subsequent tests. As such this strategy does not attempt to evaluate this aspect nor does using a
zero-one mmy variable. This evidence is echoed by Blackman and Matthews (1993) who suggest that
a robust estimation, rather than discarding potential outliers, may provide better estimates or the least
square estimators that are asymptotically efficient.
首先，根據他在，離群
殘差並不代表人口離群，因為生命線殘差不是同方差和
第二，異常值不應該衡量殘差的大小，但是他們對概算的影響
和其他後續測試。因此，這一戰略並不試圖評估這方面也沒有用
零一個虛擬變數。這些證據是呼應布萊克曼和馬修斯（1993）誰建議
強大的估計，而不是丟棄的潛在離群，可以提供更好的預算，或至少
方估計是漸近效率。

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The method of robust estimation deals with the construction of alternative estimators which are less
sensitive to violations of the assumptions than is the OLS estimator but focuses on violations of the
assumed distribution of the error term. It is a known fact that the OLS estimator provides the best linear
unbiased estimator (BLUE) when the errors are normally distributed but errors that are not normally
distributed, there is a more efficient non-linear unbiased estimator available. Such a case specially is
when the errors have fat-tails which give rise to a greater number of large errors than is expected under
the assumption of normality.
The examination of the nature of the error distribution in this study reveals an observation with a large
error even after the re-estimation with a mmy variable. Thus, if outliers still occur after such an
approach, then the next step is to examine the presence and implications of a fat-tailed error distribution
(Darnell, 1994).
Given the model:
Y = Xb + e, (2)
the estimator of b is one that minimises the sum of absolute resials which is called the minimum sum
of absolute error estimator (MSAE), bmsae (Blackman and Matthews, 1993) or the least absolute
deviation (LAD) estimator.
與這些都是較小的代用估計施工方法處理的抗差估計
敏感的假設比蘇丹生命線行動估計，但對侵犯行為的重點
假設分布的誤差項。這是一個眾所周知的事實是蘇丹生命線行動估計提供了最佳線性
無偏估計（藍）當誤差服從正態分布，但錯誤通常不
分布式，還有一種更有效的非線性偏估計可用。這種情況下，特別是
當出現錯誤的胖尾巴，由此也產生了較大的誤差數字高於預期下
在正常的假設。
在對這項研究的性質誤差分布的觀測研究發現一個大型
錯誤即使在重新估計的虛擬變數。因此，如果仍然出現異常值後，這樣的
方法，那麼下一步就是要研究的存在和影響的肥尾誤差分布
（達內爾，1994）。
鑒於模型：
y二聯聚乙烯的位置，（2）
b的估計是，減少了這些所謂的最低金額絕對殘差
絕對誤差估計（MSAE），bmsae（布萊克曼和馬修斯，1993年）或至少絕對
偏差（法援署）估計。

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Hence, bmsae minimises ê i (the ith fitted resial) as follows:
ê i = Yi
- b Xij
(3)
In the following iteration the estimate of bk
(where k is the number of times the iterative process is
repeated) is obtained from the weighted least squares (WLS) estimator.
因此，bmsae盡量減少口（第i個裝有剩餘）如下：
嫘=易
- 乙Xij
（3）
在下面的迭代估計的淺灘
（其中k是多少次的迭代過程
重復）是從加權最小二乘法（乘法）估計。

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The weights are derived from
the resials in (3) (see Blackman and Matthews (1993) for the weighting function, which is based on a
robust scale factor). The process of iteration is repeated until it converges at:
bk+1
- bk
= 0
權重是來自
在（3）（見布萊克曼和馬修斯（1993年加權函數，這是一個基礎）的殘差
強大的規模因素）。在迭代過程反復進行，直至它收斂的：
淺灘一
- 淺灘
= 0