matlab格拉布斯准则

以下是Matlab中使用格拉布斯准则的方法：

1.引入代码

function [data_new] = Outliers_Remover(data)
% 格拉布斯准则去除异常值
% 输入：data为待处理数据，可以是向量或矩阵
% 输出：data_new为去除异常值后的数据
[row, col] = size(data);
if row == 1 || col == 1 % 处理向量
    data_new = data;
    while 1
        Gi = abs(data_new - mean(data_new)) / std(data_new); % 计算Gi值
        if max(Gi) <= 3 % 判断是否有异常值
            break;
        else
            [~, index] = max(Gi); % 找到最大的Gi值
            data_new(index) = []; % 去除异常值
        end
    end
else % 处理矩阵
    data_new = data;
    for i = 1:col
        while 1
            Gi = abs(data_new(:, i) - mean(data_new(:, i))) / std(data_new(:, i)); % 计算Gi值
            if max(Gi) <= 3 % 判断是否有异常值
                break;
            else
                [~, index] = max(Gi); % 找到最大的Gi值
                data_new(index, i) = []; % 去除异常值
            end
        end
    end
end
end

2.使用Outliers_Remover函数

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 100];
data_new = Outliers_Remover(data);
disp(data_new); % 输出：1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

3.注意事项

- 格拉布斯准则只适用于正态分布的数据。
- 格拉布斯准则只能去除单变量的异常值，对于多变量的异常值需要使用其他方法。