格拉布斯准则剔除数据异常值的c++代码

以下是使用格拉布斯准则剔除数据异常值的C++代码，其中假设数据存储在一个vector<double>中：

#include <vector>
#include <algorithm>
#include <cmath>

using namespace std;

// 计算平均值
double mean(const vector<double>& data) {
    double sum = 0;
    for (double d : data) {
        sum += d;
    }
    return sum / data.size();
}

// 计算标准差
double stddev(const vector<double>& data) {
    double m = mean(data);
    double sum = 0;
    for (double d : data) {
        sum += pow(d - m, 2);
    }
    double variance = sum / data.size();
    return sqrt(variance);
}

// 使用格拉布斯准则剔除数据异常值
vector<double> remove_outliers(vector<double> data) {
    vector<double> result;
    double m = mean(data);
    double s = stddev(data);
    double threshold = 1.96 * s; // 根据正态分布的性质，95%的数据在平均值的±1.96倍标准差之间

    for (double d : data) {
        if (abs(d - m) <= threshold) { // 在范围内的数据保留
            result.push_back(d);
        }
    }

    return result;
}

使用示例：

vector<double> data = {1.0, 2.0, 3.0, 100.0, 4.0, 5.0, 6.0};
vector<double> filtered_data = remove_outliers(data);
for (double d : filtered_data) {
    cout << d << " ";
}
// 输出：1 2 3 4 5 6