如何判断和处理离群点
【如何判断和处理离群点】对于离群点的判定：采用神经网络模型求解 ， 运用DPS数据处理系统将n维数据分为离群点和非离群点两类 ， 输出的离群值即为要发现的离群点 ， 采用蠓分类试验对神经网络模型来检验其有效性 。
对离群点的处理分为标准偏差预知和标准偏差未知两类 。对于标准偏差预知 ， 采用统计量T ， T值大于舍弃界限中相应置信度下的临界值则舍弃否则保留；对于标准偏差未知 ， 分别采用拉依达准则、狄克松法、肖维特法、格鲁布斯法、学生化残差绝对值法对离散点进行处理 ， 更科学决定离散点的舍与留 。
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