使用数据点的残差大于三倍的标准差来判断异常值的原理

使用数据点的残差大于三倍的标准差来判断异常值，也是基于正态分布的原理。在正态分布的情况下，大约99.7%的数据点会落在平均值的三个标准差范围内。也就是说，如果一个数据点的残差大于三倍的标准差，那么它有很大的概率不属于正态分布中的那99.7%数据点，可以被认为是极端异常值。这种方法相比于使用两倍标准差来判断异常值，更加严格，可以更精确地剔除异常值，但也可能会损失一些有用的数据。因此，在使用时需要根据具体情况进行权衡和选择。

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为什么用数据点的残差大于两倍的标准差来判断异常值，是基于什么原理

使用数据点的残差大于两倍的标准差来判断异常值，是基于正态分布的原理。在正态分布的情况下，大约95%的数据点会落在平均值的两个标准差范围内。也就是说，如果一个数据点的残差大于两倍的标准差，那么它有很大的概率不属于正态分布中的那95%数据点，可以被认为是异常值。这种方法被广泛应用于统计学和机器学习领域，用于剔除异常值，以提高数据集的准确性和可靠性。