2016年5月23日
R语言-异常数据处理3
摘要： R语言：异常数据处理 前言   异常值也是非常痛恨的一类脏数据，异常值往往会拉高或拉低数据的整体情况，为克服异常值的影响，我们需要对异常值进行处理。首先，我们需要识别出哪些值是异常值或离群点，其次如何处理这些异常值。下面仍然以案例的形式，给大家讲讲异常值的处理： 目录 &emsp 阅读全文
posted @ 2016-05-23 16:26 银河统计 阅读(7063) 评论(0) 推荐(0)
R语言-异常数据处理2
摘要： 在R中进行基于稳健马氏距离的异常检验 前言   我们研究的数据中经常包含着一些不同寻常的样本，这称之为异常值(Outlier)。这些异常值会极大的影响回归或分类的效果。异常值产生的原因有很多，其中可能是人为错误、数据测量误差，或者是实际确实存在这样的异常。为了使模型能够反映大部分 阅读全文
posted @ 2016-05-23 15:40 银河统计 阅读(2940) 评论(0) 推荐(0)
R语言-异常数据处理1
摘要： R语言：异常数据处理 前言   在数据处理中，尤其在作函数拟合时，异常点的出现不仅会很大程度的改变函数拟合的效果，而且有时还会使得函数的梯度出现奇异梯度，这就导致算法的终止，从而影响研究变量之间的函数关系。为了有效的避免这些异常点造成的损失，我们需要采取一定的方法对其进行处理，而 阅读全文
posted @ 2016-05-23 14:53 银河统计 阅读(9761) 评论(0) 推荐(0)