剔除异常值方法选取

1.拉依达准则法（3δ）：简单，无需查表。测量次数较多或要求不高时用。是

最常用的异常值判定与剔除准则。但当测量次数《=10次时，该准则失效。

如果实验数据值的总体x是服从正态分布的，则

式中，μ与σ分别表示正态总体的数学期望和标准差。此时，在实验数据值中出现大于μ＋3σ或小于μ—3σ数据值的概率是很小的。因此，根据上式对于大于μ＋3σ或小于μ—3σ的实验数据值作为异常值，予以剔除。

在这种情况下，异常值是指一组测定值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。与平均值的偏差超过三倍标准差的测定值，称为高度异常的异常值。在处理数据时，应剔除高度异常的异常值。异常值是否剔除，视具体情况而定。在统计检验时，指定为检出异常值的显著性水平α=0.05，称为检出水平；指定为检出高度异常的异常值的显著性水平α=0.01，称为舍弃水平，又称剔除水平(reject level)。

标准化数值（Z-score）可用来帮助识别异常值。Z分数标准化后的数据服从正态分布。因此，应用Z分数可识别异常值。我们建议将Z分数低于-3或高于3的数据看成是异常值。这些数据的准确性要复查，以决定它是否属于该数据集。

2.肖维勒准则法（Chauvenet）：经典方法，改善了拉依达准

拉依达准则法,肖维勒准则法,狄克逊准则法,罗马诺夫斯基(t检验)准则法,格拉布斯准则法(Grubbs)各类剔除异常值方法的比较。

1.拉依达准则法（3δ）：简单，无需查表。测量次数较多或要求不高时用。是最常用的异常值判定与剔除准则。但当测量次数《=10次时，该准则失效。

如果实验数据值的总体x是服从正态分布的，则

式中，μ与σ分别表示正态总体的数学期望和标准差。此时，在实验数据值中出现大于μ＋3σ或小于μ—3σ数据值的概率是很小的。因此，根据上式对于大于μ＋3σ或小于μ—3σ的实验数据值作为异常值，予以剔除。

在这种情况下，异常值是指一组测定值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。与平均值的偏差超过三倍标准差的测定值，称为高度异常的异常值。在处理数据时，应剔除高度异常的异常值。异常值是否剔除，视具体情况而定。在统计检验时，指定为检出异常值的显著性水平α=0.05，称为检出水平；指定为检出高度异常的异常值的显著性水平α=0.01，称为舍弃水平，又称剔除水平(reject level)。

标准化数值（Z-score）可用来帮助识别异常值。Z分数标准化后的数据服从正态分布。因此，应用Z分数可识别异常值。我们建议将Z分数低于-3或高于3的数据看成是异常值。这

实验数据中总有那些数据比较异常,但是又不能随意删除,又不想放入数据中应用,这篇论文利用DPS剔除测量数据中的异常值。

误差与数据处理　

利用DPS剔除测量数据中的异常值

周中汉　王汉江　李　梅　郭定和

(湖北大学物理学与电子技术学院,武汉430062)

摘　要　本文简述判别测量值异常的三种统计学方法,并结合实例介绍如何利用DPS软件发现及剔除实验数据中异常值,该方法简单、直观、快捷,适合学生用于物理实验的数据处理和分析。

关键词　DPS;测量数据;异常值剔除

0　引言

在科学实验中,由于外界条件的改变和主观因

素的影响,实验测量的数据中个别数据往往会产生较大误差,即出现异常值。这些异常值的存在往往会掩盖研究对象的变化规律,因此,精度。

仔细检查和分析原始数据的记录、操作方法、实验条件等过程,找出异常值出现的原因并将相应值剔除,此方法称为物理方法;如果上述方法无法作出判断,就应采用统计学方法,即给定一个显著水平,即发生概率,一般为1%或5%,并确定一个相应的置信限,凡超出该误差范围的测量值都是小概率事件,造成该误差的值就为异常值,应予以剔除。

用计算机剔除实验数据异常值的方法有关文献[1-3]作了报道。本文将结合实例给出一种“傻瓜式”的新方法,该方法更加简单、快键,

012. 数据预处理（1）——剔除异常值及平滑处理

测量数据在其采集与传输过程中，由于环境干扰或人为因素有可能造成个别数据不切合实际或丢失，这种数据称为异常值。为了恢复数据的客观真实性以便将来得到更好的分析结果，有必要先对原始数据（1）剔除异常值；

另外，无论是人工观测的数据还是由数据采集系统获取的数据，都不可避免叠加上“噪声”干扰（反映在曲线图形上就是一些“毛刺和尖峰”）。为了提高数据的质量，必须对数据进行（2）平滑处理（去噪声干扰）；

（一）剔除异常值。

注：若是有空缺值，或导入Matlab数据显示为“NaN”（非数），需要①忽略整条空缺值数据，或者②填上空缺值。

填空缺值的方法，通常有两种：A. 使用样本平均值填充；B. 使用判定树或贝叶斯分类等方法推导最可能的值填充（略）。

一、基本思想：

规定一个置信水平，确定一个置信限度，凡是超过该限度的误差，就认为它是异常值，从而予以剔除。

二、常用方法：拉依达方法、肖维勒方法、一阶差分法。

注意：这些方法都是假设数据依正态分布为前提的。

1. 拉依达方法（非等置信概率）

如果某测量值与平均值之差大于标准偏差的三倍，则予以剔除。

xi?x?3Sx

其中，x?差。

?112S?(x?x)为样

基于摆动式单波束微地形探测的高程异常值剔除算法研究

第23卷 第7期 2009年7月

电子测量与仪器学报 Vol. 23 No. 7

· 17 ·

JOURNAL OF ELECTRONIC MEASUREMENT AND INSTRUMENT

基于摆动式单波束微地形探测的高程异常

值剔除算法研究*

罗柏文1 夏毅敏2 卜英勇2 周知进1

(1. 湖南科技大学机电工程学院, 湘潭 411201; 2. 中南大学机电工程学院, 长沙 410083)

摘 要: 针对摆动式单波束探测水下微地形出现的高程异常值, 提出一种剔除异常值的新算法。首先根据摆动式单波束的探测原理以及与多波束探测的等价性采用数据加窗法, 其中Z方向窗口尺寸通过3 准则确定, X、Y方向窗口尺寸依据地形变化坡度小于45o的经验准则。然后利用反射回波与散射回波在能量上的差异确定起始加窗点; 加窗点采用实测点, 并要求起始加窗点尽可能靠近一条测线上实测点的高程均值。在摆动式单波束探测装置探测随机微地形中, 其结果表明该算法能成功剔除高程异常值。

关键词: 单波束；微地形；高程异常值；加窗；能量

中图分类号: TB559 文献标识码: A 国家标准学科分类代码: 42

16. 异常值处理

目录：

一. 用箱线图检测异常值

二.使用局部异常因子法（LOF法）检测异常值 三.用聚类方法检测异常值 四.检测时间序列数据中的异常值 五.基于稳健马氏距离检测异常值 正文：

异常值，是指测量数据中的随机错误或偏差，包括错误值或偏离均值的孤立点值。在数据处理中，异常值会极大的影响回归或分类的效果。

为了避免异常值造成的损失，需要在数据预处理阶段进行异常值检测。另外，某些情况下，异常值检测也可能是研究的目的，例如，数据造假的发现、电脑入侵的检测等。

一、用箱线图检测异常值

在一条数轴上，以数据的上下四分位数（Q1-Q3）为界画一个矩形盒子（中间50%的数据落在盒内）；在数据的中位数位置画一条线

段为中位线；用◇标记数据的均值；默认延长线不超过盒长的1.5倍，之外的点认为是异常值（用○标记）。

盒形图的主要应用就是，剔除数据的异常值、判断数据的偏态和尾重。

R语言实现，使用函数boxplot.stats()，基本格式为：

[stats, n, conf, out]=

boxplot.stats(x, coef=1.5, do.conf=TRUE, do.out=TRUE)

其中，x为数值向量（NA、NaN值

实验五:残差分析

【实验目的】

（1）通过残差检验，掌握残差分析的方法

（2）异常值检验

【仪器设备】

计算机、spss软件、何晓群《实用回归分析》表4.15和表5.6的数据

【实验内容、步骤和结果】

1.1对何晓群《实用回归分析》表4.15的数据进行残差分析

原始数据如表1，其中y表示货运总量（亿吨）x1表示工业总产值（亿元）x2表示农业总产值（亿元）x3表示居民非商业支出（亿元）

1.2 对表1数据用spss软件进行分析得以下各表

由上表可知复相关系数R=0.898，决定系数R方=0.806，由决定系数看出回归方程的显著性

不高，接下来看方差分析表3

由表3知F 值为8.283较小，说明x1、x2、x3整体上对y 的影响不太显著。

表4系数

模型 非标准化系数

标准系数 t Sig.

B 标准 误差

试用版

1

(常量) -348.280

176.459

-1.974

.096 x1 3.754 1.933 .385 1.942 .100 x2 7.101 2.880 .535 2.465 .049 x3

12.447

10.569

.277

1.178

.284

回归方程为 123348.280 3.7547.10112.447y x x x =-+++

心电图各波与波段的正常值及异常的临床意义

一、P波

P波是心房的除极波。起始部分为右房除极所形成，后半部分主要由左房除极所形成。正常P波矮小，顶稍圆钝或伴小切迹 , 其时限＜0.11s。电压：肢导联＜0.25mV，胸导联＜0.20mV。当P波方向不符合窦性P波标准、电压过高或时限过宽时为P波异常。 P波异常：

1、P波增宽。P波时限≥0.11s为增宽。P波时限≥0.11s，＜0.12s称房内传导延缓。P波时限≥0.12s，称房内传导阻滞。典型增宽P波称二尖瓣P波，其时限≥0.12s，呈M形或双峰样，峰间距≥0.04s，部分可呈圆顶形。此改变一般在I、aVL、V3-V6导联较明显。aVR导联多呈W形。 P波增宽的临床意义：

（1）左房肥大或扩大。可由“风心”二尖瓣狭窄，或二尖瓣狭窄伴闭锁不全引起。也可见于部分引起左房长期负荷过重的“先心”、左心衰竭等。

（2）左房负荷过重。冠心病时，可因左心室舒张末期压力增高而引起左房内压力增高使P波增宽；急性左心衰竭致左房压力增高使P波增宽；单纯二尖瓣返流早期左房负荷过重使P波增宽。这集中情况心房大小均可正常。

（3）房内传导延缓和阻滞。当房内前结间束的左房分支—巴赫曼氏束(Bachmann)出现传导延缓或

try....catch throws fainally

1.用try --catch处理异常

适合处理程序员可以控制和用户输入有误的情况，以起到程序来发顺利进行和避免不必要情况的发生


try{

//如果里面有异常就执行catch里的语句

}catch(Exception e){//exception


}



2.用throws处理异常

throws是处理异常的两种方法之一，它的处理方法是将异常抛给上一级处理，如都不能处理，最终抛给虚拟机处理，这个过程我们称为抛异常。这种方法适合比较严重的异常和程序员无法预料或无法完全避免异常发生的情况，以及无法处理的异常。

都是用在方法中


import java.util.*;
class A{
void a() throws Exception //往上抛
{
int a,b,c;
Scanner in=new Scanner(System.in);
a=in.nextInt();
b=in.nextInt();
c=a%b;
System.out.println(c);
}
}



public class Throws {

public static void main(String[] args)//throws Except

中 北 大 学

毕业设计（论文）任务书

学 院、系： 专 业： 学 生 姓 名： 设计(论文)题目：

车永健

学 号：

基于灰度直方图的图像分割阈值

自适应选取方法

起 迄 日 期: 2015年3月9日 ~2015年6月20日 设计(论文)地点: 指 导 教 师: 系 主 任:

发任务书日期:2015年 2 月25 日

郭晨霞

任务书填写要求

1．毕业设计（论文）任务书由指导教师根据各课题的具体情况填写，经学生所在系的负责人审查、系领导签字后生效。此任务书应在毕业设计（论文）开始前一周内填好并发给学生；

2．任务书内容必须用黑墨水笔工整书写或按教务处统一设计的电子文档标准格式（可从教务处网页上下载）打印，不得随便涂改或潦草书写，禁止打印在其它纸上后剪贴；

3．任务书内填写的内容，必须和学生毕业设计（论文）完成的情况相一致，若有变更，应当经过所在专业及系主管领导审批后方可重新填写；

4．任务书内有关“学院、系”、“专业”等名称的填写，应写中文全称，不能写数字代码。学生的“学号”要写全号（如0201140102,为10位数），不能只写最后2位或1位数字；

5．有关年月日等日期的填写，应当按照国标GB/T 7408—9