outliers

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    MATLAB具有宏伟的robustfit函数,该函数解决了用线性回归拟合排除异常值的问题。有没有类似的Java或C语言(或者可以采用的语言X)?

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    我有关于JFreeChart的离群规则的一些问题: 是否有可能影响在JFreeChart的箱形图离群规则? 我会假设异常值的默认设置是Q3 + 1.5 * IQR和Q1-1.5 * IQR? 是否有像Q3 + 3 * IQR和Q1-3 * IQR这样的极限值的默认规则? 也许这应该是一个单独的问题,但你如何设置异常值的符号?默认设置是一个圆圈,对我的偏好来说太大了。 我的数据是在DefaultBo

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    我是R-novice。在将样本放入随机森林之前,我想做一些异常值清理和从0到1的过度缩放。 ​​ 如果我从0做一个简单的缩放 - 1的结果将是: > round((g - min(g))/abs(max(g) - min(g)),1) [1] 1.0 0.1 0.0 0.1 0.0 0.0 0.0 0.1 0.1 0.1 0.0 0.1 0.0 0.1 0.0 0.1 0.0 所以我的想法

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    我试图从模式中使用1.65(90%)标准偏差来消除一个集合的异常值,而不是由于各种原因我不会去现在。 有没有这样做的好方法?我假设内置的STDVE()使用了MEAN。有没有人知道这是在做什么,所以我可以建立自己的功能基于它,但对于模式? 由于提前, 尼克

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    是否有人知道任何能够检测到统计异常值的宝石? 感谢。

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    作为我的数据分析工作流程的一部分,我想测试异常值,然后在有和没有异常值的情况下进行进一步计算。 我发现了异常值包,它有各种测试,但我不确定如何最好地将它们用于我的工作流。

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    基本上我有一些每小时和每天的数据等 天1 小时,测量 (1,21) (2,22) (3,27) (4,24) 第2天 小时,测量 (1,23) (2.26) (3,29) (4,20) 现在我想找到outli通过考虑每小时变化以及使用双变量分析的每日变化...其包括每小时和测量... 那么哪个是最好的聚类算法更适合寻找异常值考虑这种情况? 。

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    我有我试图用GGPLOT2绘制下面的数据集,它是一个时间序列的三个实验A1,B1和C1和每个实验有三个重复。 我想添加一个stat,它可以在返回更平滑(平均值和方差?)之前检测并删除异常值。我写了自己的离群值函数(未显示),但我认为已经有一个函数可以做到这一点,我只是没有找到它。 我已经看了stat_sum_df(“median_hilow”,GEOM =“平滑”)从GGPLOT2书中的一些例子,

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    我找一个开源的异常值检测。我知道这是可能的使用rapidminer/knime/wekka实现这样的探测器,但我不知道是否已经有这样的工具。

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    我有200个数据行(意味着一小组数据)。我想进行一些统计分析,但在此之前我想排除异常值。 这个目的的潜在算法是什么?准确性是一个值得关注的问题。 我对Stats很新,所以在非常基本的算法中需要帮助。