数学建模matlab补全缺失值找出异常值的代码对于缺失值通过插值法补全： 2.对于异常值，由于各类产品的销量必须小于库存量，同一产品的销量必须在同一区间波动，使用拉依达法则找出异常值，具体如下：

在MATLAB中，处理缺失值和异常值通常涉及数据预处理步骤。下面是一个简单的示例，展示如何使用插值法填充缺失值，并利用拉伊达准则检测异常值：

首先，假设我们有一个二维数组`data`，其中包含产品销量和库存数据：

% 假设原始数据
sales = [10, 20, NaN, 40; 50, 60, 70, 80]; % 销量数据
inventory = [100, 200, 300, 400]; % 库存数据

% 对齐数据
[~, idx] = ismember(sales(:, 1), inventory);
sales = sales(idx, :);

% 插值法（这里使用线性插值为例）
filled_sales = fillmissing(sales, 'linear');

% 拉伊达法则（计算每个值的标准分数，超过3个标准差被视为异常）
std_dev = std(filled_sales, 0, 2); % 计算列的标准差
mad = median(abs(filled_sales - medfilt(filled_sales, [1 1])), 2); % 使用中位数绝对偏差 (MAD) 替代标准差对异常值更敏感
outliers = abs((filled_sales - medfilt(filled_sales, [1 1])) / mad) > 3; % 判断异常值

% 找出异常值位置
anomaly_idx = any(outliers, 2);

% 输出结果
disp('Filled sales:');
disp(filled_sales);
disp('Anomalies at rows:');
disp(find(anomaly_idx));

在这个例子中，`fillmissing`函数用于替换缺失值，而拉伊达法则则通过计算每个值相对于其均值的离群程度来识别异常。`medfilt`函数用于平滑数据，减少噪声的影响。