在数据挖掘的过程中，数据预处理占到了整个过程的60% 脏数据：指一般不符合要求，以及不能直接进行相应分析的数据 脏数据包括：缺失值、异常值、不一致的值、重复数据及含有特殊符号（如＃、¥、＊）的数据 ...

一、异常值检验 异常值大概包括缺失值、离群值、重复值,数据不一致。 1、基本函数 summary可以显示每个变量的缺失值数量. 2、缺失值检验 关于缺失值的检测应该包括：缺失值数量、缺失值比例、缺失值与完整值数据筛选 ...

在一组平行测定中，若有个别数据与平均值差别较大，则把此数据视为可疑值，也称离群值。 如果统计学上认为应该舍弃的数据留用了，势必会影响其平均值的可靠性。相反，本应该留用的数 据被舍弃，虽然精密度提高，但却夸大了平均值的可靠性。 1 离群值检验方法简介 设有一组正态样本的观测值 ...

设有一组正态分布的观测值样本，按其大小顺序排列为x1,x2,x3,...,xn。其中最小值x1或最大值xn为离群值（xout）。对于离群值的统计检验，大多是建立在被检测的总体服从正态分布。基于此，在给定的检出水平或显著水平a（通常取值为0.05和0.01）和样本容量n条件下，可查 ...

最近又遇到了t分布及t检验方面的内容，发现有些地方自己当初没有很明白，就又查了些资料，加深了一下自己的理解，这里也将自己的一些理解记录下来。 1. 理论基础——大数定理与中心极限定理 在正式介绍t分布前，还是再强调一下数理统计学中的两大基石般的定理：大数定理与中心 ...

第七章、异常值检测（离群点挖掘） 概述： 一般来说，异常值出现有各种原因，比如数据集因为数据来自不同的类、数据测量系统误差而收到损害。根据异常值的检测，异常值与原始数据集中的常规数据显著不同。开发了多种解决方案来检测他们，其中包括基于模型的方法(Model-based ...

一些应用中,罕见的数据可能蕴含着更大的研究价值, 在数据散步图中,因为离群点的属性值明显偏离期 ...

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