outliers

⑶ 如何 remove outliers excel

[编辑]箱线图的绘制步骤
1、画数轴，度量单位大小和数据批的单位一致，起点比最小值稍小，长度比该数据批的全距稍长。
2、画一个矩形盒，两端边的位置分别对应数据批的上下四分位数（Q1和Q3）。在矩形盒内部中位数（Xm）位置画一条线段为中位线。
3、在Q3＋1.5IQR（四分位距）和Q1－1.5IQR处画两条与中位线一样的线段，这两条线段为异常值截断点，称其为内限；在F＋3IQR和F－3IQR处画两条线段，称其为外限。处于内限以外位置的点表示的数据都是异常值，其中在内限与外限之间的异常值为温和的异常值（mild outliers），在外限以外的为极端的异常值(extreme outliers)。
4、从矩形盒两端边向外各画一条线段直到不是异常值的最远点，表示该批数据正常值的分布区间。
5、用“〇”标出温和的异常值，用“＊”标出极端的异常值。相同值的数据点并列标出在同一数据线位置上，不同值的数据点标在不同数据线位置上。至此一批数据的箱线图便绘出了。统计软件绘制的箱线图一般没有标出内限和外限。

⑷ 从数组中剔除异常的采样数据(matlab或C对数组的编程)

data=[1,2,7,7,8,9,9,10,7,8,15,23]'; % 输入数据
mu = mean(data);% 计算平均值
a=4;%输入阈值
outliers = abs(data - mu) > a;%求出离群值的位置
nout = sum(outliers) % 计算离群值的个数并显示
data(outliers) = [];%去除离群值
data'%显示处理后数据

按上面的语句试试

⑸ 如何提取boxplot里的异常值序列

箱线图（Boxplot）也称箱须图（Box-whisker Plot），是利用数据中的五个统计量：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法，它也可以粗略地看出数据是否具有有对称性，分布的分散程度等信息，特别可以用于对几个样本的比较。
箱线图的绘制步骤:
（1）画数轴
（2）画矩形盒 两端边的位置分别对应数据的上下四分位数矩形盒：端边的位置分别对应数据的上下四分位数（Q1和Q3）。在矩形盒内部中位数位置画一条线段为中位线。
（3）在Q3＋1.5IQR（四分位距）和Q1-1.5IQR处画两条与中位线一样的线段，这两条线段为异常值截断点，称其为内限；在 Q3＋3IQR和Q1－3IQR处画两条线段，称其为外限。处于内限以外位置的点表示的数据都是异常值，其中在内限与外限之间的异常值为温和的异常值 （mild outliers），在外限以外的为极端的异常值(li)的异常值extreme outliers。
（4）从矩形盒两端边向外各画一条线段直到不是异常值的最远点 表示该批数据正常值的分布区间点，示该批数据正常值的分布区间。
（5）用“〇”标出温和的异常值，用“＊”标出极端的异常值。
（统计软件绘制的箱线图一般没有标出内限和外限。）

⑹ outlier 统计

我觉得这个可能使用Boxplot(箱线图)来分析,例如如下28个数据.
进行做箱线图,此组数据的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里会显示出outlier的值,及四分位数区间,95%置信区间,那您可以使用去掉outlier点的数据进行分析,也可使用1,3分位数区间里的,也可使用95%置信区间里的数据进行分析,具体用哪部份数据还要自已把握,或者三种都分析后比较之间的差异,然后做出不同的解释.

⑺ 做regression分析 outliers 要去掉吗

PB对测量误差和样本分布没有特定假设，是非参数方法，不同于一般的线性回归（Passing Bablok，1983）。因此不能采用excel中所用方法来做。
Excel不太清楚是否有模块，可编程完成，或采用专业，如Medcalc。

⑻ 这个统计图怎么看怎么解释

用了t-test，那就需要看p-value才可以知道GRa和GRb有没有显著区别。这个图表只是univariate 里的 descriptive results。从图上看，GC sensitive和GC resistant的平均值不一样，sensitive（约0.5*e-3）的平均值比resistant（1.8*e-3）的低一些。Sensitive那一组有两个很明显的outliers（异常值），分别在约1.4*e-2和2.5*e-3；resistent也有两三个outliers。这些outliers会影响平均值的计算，不过具体要查看试验中有没有错误导致异常值的出现，需要进一步的讨论。从这张图上只能看到这些表象的信息，两组mRNA是否有区别还得看p-value。。建议重现查看一下outliers为什么会出现，可以把他们剔除重新用t-test测试，看看p-value是不是还significant（显著），跟没有剔除outliers的比较一下。

⑼ 帮忙翻译一段英文

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。稳健的估计方法
虽然最常见的反应与异常值处理是删除观测（拧）涉及
从全样本，然后重新估算公式，这可能不是最好的方法。
达内尔（1994）所指出的两个方面的限制等建议

15
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，根据他在，离群
残差并不代表人口离群，因为生命线残差不是同方差和
第二，异常值不应该衡量残差的大小，但是他们对概算的影响
和其他后续测试。因此，这一战略并不试图评估这方面也没有用
零一个虚拟变量。这些证据是呼应布莱克曼和马修斯（1993）谁建议
强大的估计，而不是丢弃的潜在离群，可以提供更好的预算，或至少
方估计是渐近效率。

16
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.
与这些都是较小的代用估计施工方法处理的抗差估计
敏感的假设比苏丹生命线行动估计，但对侵犯行为的重点
假设分布的误差项。这是一个众所周知的事实是苏丹生命线行动估计提供了最佳线性
无偏估计（蓝）当误差服从正态分布，但错误通常不
分布式，还有一种更有效的非线性偏估计可用。这种情况下，特别是
当出现错误的胖尾巴，由此也产生了较大的误差数字高于预期下
在正常的假设。
在对这项研究的性质误差分布的观测研究发现一个大型
错误即使在重新估计的虚拟变量。因此，如果仍然出现异常值后，这样的
方法，那么下一步就是要研究的存在和影响的肥尾误差分布
（达内尔，1994）。
鉴于模型：
y二联聚乙烯的位置，（2）
b的估计是，减少了这些所谓的最低金额绝对残差
绝对误差估计（MSAE），bmsae（布莱克曼和马修斯，1993年）或至少绝对
偏差（法援署）估计。

17
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尽量减少口（第i个装有剩余）如下：
嫘=易
- 乙Xij
（3）
在下面的迭代估计的浅滩
（其中k是多少次的迭代过程
重复）是从加权最小二乘法（乘法）估计。

18
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
权重是来自
在（3）（见布莱克曼和马修斯（1993年加权函数，这是一个基础）的残差
强大的规模因素）。在迭代过程反复进行，直至它收敛的：
浅滩一
- 浅滩
= 0