第28颗: 异常值是指什么?请列举统计上的检验方法? 异常值 ( Outlier) : 检验方法:

异常值是指在数据集中与其他值显著不同的异常观测值，可能是由于测量误差、数据录入错误、自然变异或其他原因引起的。在数据分析过程中，异常值可能会对结果产生显著的影响，因此需要对其进行识别和处理。

常见的统计上的检验方法包括：

1.箱线图法（Boxplot Method）：根据数据的四分位数和四分位距离（IQR）来确定异常值的界限。

2.3σ原则（3 Sigma Rule）：根据正态分布的特性，将超出平均值±3倍标准差的数据视为异常值。

3.格拉布斯检验（Grubbs' Test）：通过计算样本数据中的最大偏离值，判断是否存在异常值。

4.帕累托图法（Pareto Chart Method）：根据帕累托原理，将数据按照重要性排序后，观察是否存在显著的异常值。

5.马氏距离法（Mahalanobis Distance Method）：通过计算数据点到数据集中心的马氏距离，判断是否属于异常值。

6.离群系数法（Outlier Coefficient Method）：通过计算数据点与数据集的距离，判断是否属于异常值。

7.局部离群点因子法（Local Outlier Factor Method）：通过计算数据点周围数据密度，判断是否属于异常值。

需要注意的是，选择合适的异常值检验方法需要根据具体情况进行，不同方法的适用范围和效果也不同。

相关问题

【Python数据分析基础】: 异常值检测和处理

异常值（outlier）是指数据集中的某些值与其他值相比显著不同，可能是由于测量误差、数据录入错误或者真实世界中的极端情况引起的。异常值的存在会影响数据分析的准确性和可信度，因此需要进行异常值检测和处理。

常用的异常值检测方法包括：

1. 基于统计学的方法，如箱线图（box plot）、Z-score等。

2. 基于机器学习的方法，如聚类、分类、回归等。

处理异常值的方法包括：

1. 删除异常值，但需要慎重考虑，因为可能会丢失有用信息。

2. 替换异常值，如用平均值、中位数、众数等来代替异常值。

3. 将异常值视为缺失值，进一步进行缺失值处理。

在 Python 中，可以使用 pandas、numpy等库来进行异常值检测和处理。例如，pandas库中的describe()函数可以计算数据集的基本统计量，包括均值、标准差、最小值、最大值、中位数、四分位数等，可以用来判断是否存在异常值。另外，pandas库中的drop()函数和fillna()函数可以分别用于删除异常值和替换异常值。

简述python中利用数据统计方法检测异常值的常用方法及其原理

Python中利用数据统计方法检测异常值的常用方法有离群点检测（Outlier Detection）和异常检测（Anomaly Detection）。离群点检测通常基于数据点与平均值或中位数之间的偏差，使用的方法包括Z-score方法、箱形图、DBSCAN等。异常检测则是对数据整体进行建模，然后利用模型对数据进行分类，异常数据即为分类结果为异常的数据点。原理上，异常检测方法可以处理的更复杂的数据分布，但需要更多的计算开销和专业知识。