剔除异常数据的几种统计检验方法
出 版 物：《商业经济与管理》 (Journal of Business Economics)
年 卷 期：1984年第2期
页 面：29-36+39页
主 题：异常数据 单侧 数据个数 临界值 统计检验方法 统计量
摘 要：一、引言当我们对一批观察(或试验)数据进行统计处理时,如果该批数据混杂一两个异常的数据,就会给正确分析造成很大的影响,以致使各种计算和结论的可靠性降低,尤其当数据的总数不太大时,会导致错误的结论。造成明显地大于或小于其它观测值的所谓异常值的原因甚多,但是否需剔除该异常值,首先要从获取数据本身“技术上的原因检查(如记录数据是否正确,观测或试验条件是否发生了变化),如发现问题,则将可疑值作为异常值予以剔除。当“技术上检查无法断定又非客观实情时,就应通过数理统计中的剔除异常数据的检验来处理。
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