【摘 要】
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<正> 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
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<正> 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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