excel统计分布去除异常值(统计学异常数据剔除方法)

1. 统计学异常数据剔除方法

1、观察法：当系统发生通讯中断或控制异常时，观察系统各个模块是否有报警，显示屏上是否有报警图标，再针对得出的现象一一排查。2、故障复现法：车辆在不同的条件下出现的故障是不同，在条件允许的情况，尽可能在相同条件下让故障复现，对问题点进行确认。

3、排除法：当系统发生类似干扰现象时，应逐个去除系统中的各个部件，来判断是哪个部分对系统造成影响。

4、替换法：当某个模块出现温度、电压、控制等异常时，调换相同串数的模块位置，来诊断是模块问题或线束问题。

5、环境检查法：当系统出现故障时，如系统无法显示，先不要急于进行深入的考虑，因为往往会忽略一些细节问题。首先应该看看那些显而易见的东西：如有没有接通电源、开关是否已打开、是不是所有的接线都连接上等。或许问题的根源就在其中。

2. 剔除数据中异常值的标准规范

制度化是指群体和组织的社会生活从特殊的、不固定的方式向被普遍认可的固定化模式的转化过程。

制度化是群体与组织发展和成熟的过程，也是整个社会生活规范化、有序化的变迁过程。有的社会学家在组织领域研究制度化，把它作为组织变迁的一种方式；有的则侧重制度体系的完备。

规范化，信息学术语，理论正是用来改造关系模式，通过分解关系模式来消除其中不合适的数据依赖，以解决插入异常、删除异常、更新异常和数据冗余问题。

定义：在经济、技术和科学及管理等社会实践中，对重复性事物和概念，通过制定、发布和实施标准(规范、规程和制度等)达到统一，以获得最佳秩序和社会效益。

3. 异常数据的剔除准则有

两个变量是正相关，多元回归中回归系数B值是负值，产生这种现象一般有几种情况：

1、出现多重共线性

由于多元回归分析中，会同时将多个X（解释变量）加入到模型中，这时候就很容易产生一个问题就是，多个X之间本身就存在很强的相关关系，即X之间有着比较强的替代性。如果各个自变量x之间有很强的线性关系，就无法固定其他变量了，因此出现共线性问题，可能导致回归系数的符号与实际情况完全相反，本应该显著的自变量不显著，本不显著的自变量却呈现出显著性。

解决方法

针对共线性问题的解决方案上，可以观察出现共线性的变量，如不具有实际意义，可手动剔除不重要的解释变量；或者利用因子分析合并变量；或考虑使用逐步回归进行分析，直接移除出共线性的自变量X；当变量数不够，不能选择剔除变量时，可以考虑增大样本容量，尽量使样本容量远大于自变量个数；如共线性变量比较重要，不可剔除时可以考虑使用岭回归。

2、存在异常值

相关分析对异常值的存在不敏感，但在回归分析中，存在异常值可能会导致模型构建产生偏差，所以做回归分析前，可通过箱盒图查看数据情况，以及有无异常值。同时可用

SPSSAU

异常值

3、如果不存在以上问题，则说明数据正常

出现此类问题的原因很可能是Suppressor effect(压抑效应)。

压抑效应是指X对Y同时存在两种路径，一是对Y的直接影响，二是通过中介变量Z产生影响，而且直接和间接影响的方向正好相反，相互抵消，因此导致在不控制Z的情况下，X对Y的影响很小，甚至为零，而实际上两者之间存在较大的因果关系。

此时应该

以相关分析结论为准

相关资料

共线性问题：

spss分析存在共性线后，接下来是怎么分析？

相关回归：

在线SPSS-SPSSAU-相关回归

4. 统计学剔除异常值

先上结论：t分布并不是仅仅用于小样本（虽然小样本中用的风生水起）中，大样本依旧可以使用。t分布与正太分布相比多了自由度参数，在小样本中，能够更好的剔除异常值对于小样本的影响，从而能够准确的抓住数据的集中趋势和离散趋势。卡方检验在很多课本中被认为是非参数检验的一员，但从分布假设来说，他属于参数检验。卡方分布（x2）是K个服从 正太分布的随机变量的平方和所服从分布。其参数只有自由度一个，当自由度很大时，X2近似服从正太分布。F分布是两个服从卡方分布的随机变量各自除以他们的自由度的商。正太分布是以上所有分布的基础。具体性质：以下内容仅为参考：t分布-命名与源起“t”，是伟大的Fisher为之取的名字。Fisher最早将这一分布命名为“Student's distribution”，并以“t”为之标记。Student，则是William Sealy Gosset（戈塞特）的笔名。他当年在爱尔兰都柏林的一家酒厂工作，设计了一种后来被称为t检验的方法来评价酒的质量。因为行业机密，酒厂不允许他的工作内容外泄，所以当他后来将其发表到至今仍十分著名的一本杂志《Biometrika》时，就署了student的笔名。所以现在很多人知道student，知道t，却不知道Gosset。（相对而言，我们常说的正态分布，在国外更多的被称为高斯分布）t分布的性质：厚尾性具体长处：研究样本量的估计量更小。标准差是样本量计算的一个重要参数，t分布能够很好的消除异常值带来的标准差波动，最终减少样本量。点估计更准确。如果小样本使用正态分布来拟合，很容易就受到离群异常值的影响而得到错误的估计。回归中应用t分布，可以得到更稳健的估计量（β值或OR值），这也是我们实现“稳健回归”的一个重要手段。卡方分布若n个相互独立的随机变量ξ?、ξ?、……、ξn ，均服从标准正态分布（也称独立同分布于标准正态分布），则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和Q=∑i=1nξ2i构成一新的随机变量，其卡方分布规律称为x^2,分布（chi-square distribution），其中参数n称为自由度，正如正态分布中均值或方差不同就是另一个x2正态分布一样，自由度不同就是另一个分布。记为 Q~x^2(k). 卡方分布是由正态分布构造而成的一个新的分布，当自由度n很大时，X^2分布近似为正态分布。 对于任意正整数k， 自由度为 k的卡方分布是一个随机变量X的机率分布。F分布研究A、B、C三种不同学校学生的阅读理解成绩找到一种解决的办法，有人可能会以为，只要多次使用Z检验或t检验，比较成对比较学校（或条件）即可。但是我们不会这样来处理。因为Z检验或t检验有其局限性：（1）比较的组合次数增多，上例需要3次，如果研究10个学校，需要45个（2）降低可靠程度，如果我们做两次检验，每次都为0.05的显著性水平，那么不犯Ⅰ型错误的概率就变为0.95×0.95＝0.90。此时犯Ⅰ型错误的概率则为1-0.90＝0.10，即至少犯一次Ⅰ型错误的概率翻了一倍。若做10次检验的话，至少犯一次Ⅰ型错误的概率将上升到0.40（1-0.952），而10次检验结论中都正确的概率只有60%。所以说采用Z检验或t检验随着均数个数的增加，其组合次数增多，从而降低了统计推论可靠性的概率，增大了犯错误的概率完全随机设计是采用完全随机化的分组方法，将全部实验对象分配到g个处理组（水平组），各组分别接受不同的处理，试验结束后比较各组均数之间的差别有无统计学意义。参考文献：t分布, 卡方x分布，F分布 - Thinkando - 博客园

5. 异常数据剔除的依据有哪几种

您好，华为运动健康与微信运动计步步数不一致有以下5种可能：

请确您的“微信运动>更多>设置>记录运动数据>我的数据来源”是否设置为“我的手机”，如果是其他数据，可能也会导致微信运动的计步步数与华为运动健康不同，属正常现象。

请确认您的手机是否在当于进行了软件版本升级升级。

如您在当天进行了软件版本升级，微信运动的步数不会进行更新（除非升级后您运动的步数超过当天升级前运动的步数），升级后的第二天会自然恢复。

微信运动和运动健康应用统计步数的方式不一样。

华为运动健康是华为订制应用，利用自己特有的数据通道可以实现开关机不丢数据，且可以实现分时统计。手机自带的计步器加入了华为自有的校准算法，会去除异常数据，如坐公交颠簸造成的计步。

微信运动需要支持多种品牌的手机，因此用的是安卓标准通道。在您查询时，通过安卓标准通道获取自开机以来的总步数，并由微信运动服务器按照特定的规则进行数据融合后输出给您。如果手机在记步过程中重启，由于手机会被重置，则微信获得的自开机以来的总步数就有可能比之前的值还小，在微信数据融合规则的作用下，导致微信不计步少记步的现象。

微信运动中的排行榜数据，采集截止时间大概在晚上10点左右，此后新增的步数不再参与排名比拼。

如果您在使用过程中，将“微信运动>更多>设置>记录运动数据”关闭后重新打开，微信会清零后重新计步，从而导致微信运动的步数比手机运动健康的少。