outliers

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MATLAB具有宏偉的robustfit函數，該函數解決了用線性迴歸擬合排除異常值的問題。有沒有類似的Java或C語言（或者可以採用的語言X）？

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我有關於JFreeChart的離羣規則的一些問題：是否有可能影響在JFreeChart的箱形圖離羣規則？我會假設異常值的默認設置是Q3 + 1.5 * IQR和Q1-1.5 * IQR？是否有像Q3 + 3 * IQR和Q1-3 * IQR這樣的極限值的默認規則？也許這應該是一個單獨的問題，但你如何設置異常值的符號？默認設置是一個圓圈，對我的偏好來說太大了。我的數據是在DefaultBo

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R：使用分位數對數據框中的每列進行異常值清除0.05和0.95

我是R-novice。在將樣本放入隨機森林之前，我想做一些異常值清理和從0到1的過度縮放。如果我從0做一個簡單的縮放 - 1的結果將是： > 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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在SQL Server中使用MODE進行標準偏差

我試圖從模式中使用1.65（90％）標準偏差來消除一個集合的異常值，而不是由於各種原因我不會去現在。有沒有這樣做的好方法？我假設內置的STDVE（）使用了MEAN。有沒有人知道這是在做什麼，所以我可以建立自己的功能基於它，但對於模式？由於提前，尼克

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可以檢測統計異常值的Gem

是否有人知道任何能夠檢測到統計異常值的寶石？感謝。

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如何在R代碼中使用異常值測試

作爲我的數據分析工作流程的一部分，我想測試異常值，然後在有和沒有異常值的情況下進行進一步計算。我發現了異常值包，它有各種測試，但我不確定如何最好地將它們用於我的工作流。

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尋找異常值的最佳聚類算法是哪一種？

基本上我有一些每小時和每天的數據等天1 小時，測量（1,21）（2,22）（3,27）（4,24）第2天小時，測量（1,23）（2.26）（3,29）（4,20）現在我想找到outli通過考慮每小時變化以及使用雙變量分析的每日變化...其包括每小時和測量... 那麼哪個是最好的聚類算法更適合尋找異常值考慮這種情況？。

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R：如何從平滑ggplot2中刪除異常值？

我有我試圖用GGPLOT2繪製下面的數據集，它是一個時間序列的三個實驗A1，B1和C1和每個實驗有三個重複。我想添加一個stat，它可以在返回更平滑（平均值和方差？）之前檢測並刪除異常值。我寫了自己的離羣值函數（未顯示），但我認爲已經有一個函數可以做到這一點，我只是沒有找到它。我已經看了stat_sum_df（「median_hilow」，GEOM =「平滑」）從GGPLOT2書中的一些例子，

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是否有任何開源離羣礦工的數據庫

我找一個開源的異常值檢測。我知道這是可能的使用rapidminer/knime/wekka實現這樣的探測器，但我不知道是否已經有這樣的工具。

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從一組數據中排除異常值的有效且準確的算法是什麼？

我有200個數據行（意味着一小組數據）。我想進行一些統計分析，但在此之前我想排除異常值。這個目的的潛在算法是什麼？準確性是一個值得關注的問題。我對Stats很新，所以在非常基本的算法中需要幫助。