1.删除:直接将含有异常值的记录删除,通常有两种策略:整条删除和成对删除。这种方法最简单简单易行,但缺点也不容忽视,一是在观测值很少的情况下,这种删除操作会造成样本量不足;二是,直接删除、可能会对变量的原有分布造成影响,从而导致统计模型不稳定。 2.视为缺失值:利用处理缺失值的方法来处理。这一方法的好处...
处理异常值的方法包括删除、视为缺失值、平均值修正、盖帽法、分箱法和回归插补等。每种方法都有其适用场景和优缺点，选择合适的处理策略对于数据清洗至关重要。删除异常值是最简单直接的方法，但可能导致样本不足或统计模型稳定性问题。视为缺失值处理，能够利用现有信息填补异常值，但处理方式需根据异常...