異常值的判斷處理？離群值也稱為離群值。具體來說，判斷標準是基于實際情況、業(yè)務(wù)知識和實際需要。一般來說，計算公式為：上鄰值=第75百分位（第75百分位-第25百分位）*1.5下鄰值=第25百分位–（第7

異常值的判斷處理？

離群值也稱為離群值。具體來說，判斷標準是基于實際情況、業(yè)務(wù)知識和實際需要。一般來說，計算公式為：上鄰值=第75百分位（第75百分位-第25百分位）*1.5下鄰值=第25百分位–（第75百分位-第25百分位）*上界=75%分位（75%分位-25%分位）*1.5下界=25%分位-（75%分位-25%分位）*1.5個異常值大于上界小于下界。

異常值剔除方法有哪些？

統(tǒng)計中消除異常數(shù)據(jù)的方法很多，但在檢測和檢驗中常用的方法有兩種：

1-laida準則（又稱3σ準則）非常簡單，即先得到n個獨立檢測結(jié)果的實驗標準差和殘差，殘差大于3S的測量值為離群值，然后刪除，再反復(fù)計算剔除所有離群值。然而，這種方法有其局限性。數(shù)據(jù)樣本必須大于10，一般要求大于50。因此，該方法現(xiàn)在不常用，該方法已在國標中取消

數(shù)據(jù)處理時的異常數(shù)據(jù)有價值嗎？

有價值。

數(shù)據(jù)清理是數(shù)據(jù)處理的第一步。因此，識別異常值并找出原因是必要的步驟。

異常值的原因：1。數(shù)據(jù)源錯誤。

例如，數(shù)據(jù)表是票據(jù)數(shù)據(jù)，但是銀行發(fā)送的票據(jù)在開頭是錯誤的。這需要與數(shù)據(jù)源通信來解決問題。

2. 數(shù)據(jù)開發(fā)錯誤。

當程序員編寫代碼邏輯錯誤時，會出現(xiàn)異常值。

3. 數(shù)據(jù)存儲過程沒問題，只是赤裸裸的異常值。

例如，房地產(chǎn)經(jīng)紀人的月度表現(xiàn)。有的經(jīng)紀人運氣好，一下子賣掉了5億豪宅，業(yè)績自然塵埃落定，成為許多平庸經(jīng)紀人在超值。

這種情況也需要找出原因并解釋清楚。

4. 數(shù)據(jù)存儲過程是可以的，但它是假的。

例如，銷售訂單的某些異常值是由于人為的虛假訂單或重復(fù)訂單造成的。

這需要特殊的反檢查規(guī)則。

此外，在分析數(shù)據(jù)時，應(yīng)強調(diào)異常值或趨勢值。