■多种方法结合使用:为了减少犯错误的概率,可以将3 种以上统计检验法结合使用,根据多数方法的判断结果,确定可疑值是否为异常值。 ■异常值来源:测量仪器不正常,测量环境偏离正常值较大,计算机出错,看错,读错,抄错,算错,转移错误。 —— 参考: https://en.wikipedia.org/wiki/Grubbs%27s_test_for_outliers htt...
该方法又称“ESD法”(Extreme Studentized Deviate Test,极端学生化偏差)。 Grubbs检验的工作原理 第一步是量化异常值与其他值的偏离程度。将比率Z计算为异常值与平均值之差除以SD。如果Z很大,则该值与其他值偏离较远。 注意,你基于所有值(包括异常值) 计算平均值和SD 。 有时,你会看到该值称为G,而非...
实际上,Grubbs'Test可理解为检验最大值、最小值偏离均值的程度是否为异常。 ESD 在现实数据集中,异常值往往是多个而非单个。为了将Grubbs'Test扩展到kk个异常值检测,则需要在数据集中逐步删除与均值偏离最大的值(为最大值或最小值),同步更新对应 时间序列异常检测算法S-H-ESD...
在这个示例中,grubbs_test 函数接收一个数据集和显著性水平作为输入,返回处理后的数据集、被删除的异常值个数以及异常值的索引列表。通过迭代删除异常值,直到没有异常值为止。
Grubbs检验（Grubbs'test）是一种用于检测数据集中是否存在异常值（离群值）的统计方法。在Grubbs检验中，我们计算数据集中的最大值和最小值，然后计算样本中的一个数据点是否远离了样本的均值。Grubbs检验的临界值表可用于确定是否将某个数据点定义为异常值。Grubbs检验的临界值表的构建涉及不同的显著性水平（通常为...
importnumpy as npfromOUTLIERSimportsmirnov_grubbs as grubbs### grubbs test ###添加包 pip install outlier_utils### 缺点#1、只能检测单维度数据#2、无法精确的输出正常区间#3、它的判断机制是“逐一剔除”,所以每个异常值都要单独计算整个步骤,数据量大吃不消。#4、需假定数据服从正态分布或近正态分布##...
Grubbs氏法,即Grubbs Test,是一种用于检测数据集中是否存在异常值的统计方法。它基于假设:在一个无异常值的数据集中,任意一个数据点与其余数据的偏离程度不应该显著大于其他的数据点。Grubbs氏法通过计算每个数据点与其他数据点的差异来检测可能存在的异常值。 Grubbs氏法的基本步骤如下: 1.计算数据集的平均值(x̅...
%Computesthecriticalzvalueforrejectingoutliers(GRUBBSTEST) tcrit=tinv(alpha/(2*n),n-2); zcrit=(n-1)/sqrt(n)*(sqrt(tcrit^2/(n-2+tcrit^2))); 绘图程序之一: Excel=actxserver(Excel.Application); set(Excel, Visible,1); Workbooks=Excel.Workbooks;Workbook=invoke(Workbooks, ...
Grubbs Test1、目的:检测异常值Grubbs的检验(Grubbs 1969和Stefansky 1972)用于检测单变量数据集中的单个异常值,该单变量数据集遵循近似正态分布。如果您怀疑可能存在多个异常值,建议您使用Tietjen-Moore测试或广义极端学生化偏差测试而不是Grubbs测试。格拉布斯的测试也称为最大标准残差测试。实际上,Grubbs' Test可理解...
(4)检验统计量G的拟合概率和非参数的T检验的拟合概率不同,G的拟合概率than the fit probability of the test statistic G。 (5)当拟合概率小于某一阈值时,统计量G被认为是显著的,即存在异常值;当拟合概率大于某一阈值时,表明不存在异常值。 格鲁布斯检验的优点在于它可以检验任意数量的变量。它适合于多维度的...