42485题。消除异常值使用四分位范围

由莫妮卡·罗伯茨

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解决后

{“关系”:[{“relationshipType”:“http://schemas.mathworks.com/matlab/code/2013/relationships/document”,“targetMode”:“”,“relationshipId”:“rId1”,“目标”:“/ matlab / document.xml”}, {“relationshipType”:“http://schemas.mathworks.com/matlab/code/2013/relationships/output”,“targetMode”:“”,“relationshipId”:“rId2”,“目标”:“/ matlab / output.xml”}],“部分”:[{“partUri”:“/ matlab / document.xml”,“关系”:[],“contentType”:“应用程序/ vnd.mathworks.matlab.code.document + xml”,“内容”:“< ?xml version = = \ \ 1.0 \”编码“utf - 8 \”?> \ n < w:文档xmlns: w = \ " http://schemas.openxmlformats.org/wordprocessingml/2006/main \ " > < w:身体> < w: p > < w: pPr > < w: pStyle w: val = \ "文本\ " / > < / w: pPr > < w: r > < w: t >给定一个向量与你\“数据\”发现异常值和删除它们。< / w: t > < / w: r > < / w: p > < w: p > < w: pPr > < w: pStyle w: val = \ "文本\ " / > < / w: pPr > < w: r > < w: t >确定数据是否包含一个例外:< / w: t > < / w: r > < / w: p > < w: p > < w: pPr > < w: pStyle w: val = \ " ListParagraph \ " / > < w: numPr > < w: numId w: val = \ " 2 \ " / > < / w: numPr > < / w: pPr > < w: r > < w: t >识别点最远的从数据的均值。< / w: t > < / w: r > < / w: p > < w: p > < w: pPr > < w: pStyle w: val = \ " ListParagraph \ " / > < w: numPr > < w: numId w: val = \ " 2 \ " / > < / w: numPr > < / w: pPr > < w: r > < w: t >确定那时是否超过1.5 *差离均值。< / w: t > < / w: r > < / w: p > < w: p > < w: pPr > < w: pStyle w: val = \ " ListParagraph \ " / > < w: numPr > < w: numId w: val = \ " 2 \ " / > < / w: numPr > < / w: pPr > < w: r > < w: t >如果是这样的话,这一点是个例外,应该消除从数据导致一组新的数据。< / w: t > < / w: r > < / w: p > < w: p > < w: pPr > < w: pStyle w: val = \ " ListParagraph \ " / > < w: numPr > < w: numId w: val = \ " 2 \ " / > < / w: numPr > < / w: pPr > < w: r > < w: t >重复步骤来确定新的数据集包含一个异类,直到数据集不再包含异常值。< / w: t > < / w: r > < / w: p > < w: p > < w: pPr > < w: pStyle w: val = \ "文本\ " / > < / w: pPr > < w: r > < w: t >差:四分位范围区间中值的上半部分和下半部分数据的中位数:< / w: t > < / w: r > < w: r > < w: t > < / w: t > < / w: r > < w w:超链接:docLocation = \ " http://www.wikihow.com/Find-the-IQR \ " > < w: r > < w: t > http://www.wikihow.com/Find-the-IQR < / w: t > < / w: r > < / w:超链接> < / w: p > < w: p > < w: pPr > < w: pStyle w: val = \ "文本\ " / > < / w: pPr > < w: r > < w: t >手动找到局外人:< / w: t > < / w: r > < / w: p > < w: p > < w: pPr > < w: pStyle w: val = \ "文本\ " / > < / w: pPr > < w: r > < w: t >数据:[53 55 51 50 60 52]我们将检查离群值。< / w: t > < / w: r > < / w: p > < w: p > < w: pPr > < w: pStyle w: val = \ "文本\ " / > < / w: pPr > < w: r > < w: t >排序:[50 < / w: t > < / w: r > < w: r > < w: t > < / w: t > < / w: r > < w: r > < w:弹性分组环> < w: b / > < / w:弹性分组环> < w: t > 51 < / w: t > < / w: r > < w: r > < w: t > 52 53 < / w: t > < / w: r > < w: r > < w: t > < / w: t > < / w: r > < w: r > < w:弹性分组环> < w: b / > < / w:弹性分组环> < w: t > 55 < / w: t > < / w: r > < w: r > < w: t > 60岁)的意思是53.5和60是最远的一个(60 - 53.5比;-50 - 53.5)。< / w: t > < / w: r > < / w: p > < w: p > < w: pPr > < w: pStyle w: val = \ "文本\ " / > < / w: pPr > < w: r > < w: t > 1.5 *差= 1.5 *(终场)= 6 < / w: t > < / w: r > < / w: p > < w: p > < w: pPr > < w: pStyle w: val = \ "文本\ " / > < / w: pPr > < w: r > < w: t >自60 - 53.5 = 6.5比;6日,60是个例外。< / w: t > < / w: r > < / w: p > < w: p > < w: pPr > < w: pStyle w: val = \ "文本\ " / > < / w: pPr > < w: r > < w: t >新数据:[53 55 51 50 52]我们将检查离群值。</w:t></w:r></w:p><w:p><w:pPr><w:pStyle w:val=\"text\"/></w:pPr><w:r><w:t>New Data Sorted: [</w:t></w:r><w:r><w:t> </w:t></w:r><w:r><w:rPr><w:b/></w:rPr><w:t>50 51</w:t></w:r><w:r><w:t> 52</w:t></w:r><w:r><w:t> </w:t></w:r><w:r><w:rPr><w:b/></w:rPr><w:t>53 55</w:t></w:r><w:r><w:t> ] where the mean is 52.2 and 55 is the furthest away.</w:t></w:r></w:p><w:p><w:pPr><w:pStyle w:val=\"text\"/></w:pPr><w:r><w:t>1.5* IQR = 1.5 * (54-50.5) = 4.5</w:t></w:r></w:p><w:p><w:pPr><w:pStyle w:val=\"text\"/></w:pPr><w:r><w:t>Since 55-52.2 = 2.8 < 4.5, 55 is NOT an outlier.</w:t></w:r></w:p><w:p><w:pPr><w:pStyle w:val=\"text\"/></w:pPr><w:r><w:t>Our original data had one outlier, which was 60.</w:t></w:r></w:p><w:p><w:pPr><w:pStyle w:val=\"text\"/></w:pPr><w:r><w:t>Example:</w:t></w:r></w:p><w:p><w:pPr><w:pStyle w:val=\"code\"/></w:pPr><w:r><w:t><![CDATA[Input data = [53 55 51 50 60 52]\n\nOutput new_data = [53 55 51 50 52]]]></w:t></w:r></w:p><w:p><w:pPr><w:pStyle w:val=\"text\"/></w:pPr><w:r><w:t>since 60 is an outlier, it is removed</w:t></w:r></w:p><w:p><w:pPr><w:pStyle w:val=\"text\"/></w:pPr><w:r><w:rPr><w:b/></w:rPr><w:t>*Note: A number may be repeated within a dataset that is an outlier. You should not remove all instances, but remove only the first instance and check the new dataset to determine whether this number is still an outlier (see 5th test suite).</w:t></w:r><w:r><w:t>*</w:t></w:r></w:p></w:body></w:document>"},{"partUri":"/matlab/output.xml","contentType":"text/xml","content":"<?xml version=\"1.0\" encoding=\"UTF-8\" standalone=\"no\" ?><embeddedOutputs><metaData><evaluationState>manual</evaluationState><layoutState>code</layoutState><outputStatus>ready</outputStatus></metaData><outputArray type=\"array\"/><regionArray type=\"array\"/></embeddedOutputs>"}]}

给定一个向量与你的“数据”发现异常值和删除它们。 确定数据是否包含一个例外: < ol > <李>识别点最远的从数据的均值。李李< / > < >确定那时是否超过1.5 *差离均值。李李< / > < >如果是这样的话,这一点是个例外,应该消除从数据导致一组新的数据。李李< / > < >重复步骤来确定新的数据集包含一个异类,直到数据集不再包含异常值。< /李> < / ol > 差:四分位范围区间中值的上半部分和下半部分数据的中位数:http://www.wikihow.com/Find-the-IQR < a href = " http://www.wikihow.com/Find-the-IQR " > < / > 手动找到局外人: 数据:[53 55 51 50 60 52]我们将检查离群值。 排序:[50 51 52 53 55 60)的意思是53.5和60是最远的一个(60 - 53.5比;53.5 -50年). 1.5 *差= 1.5 *(终场)= 6 自60 - 53.5 = 6.5比;6日,60是个例外。 新数据:[53 55 51 50 52]我们将检查离群值。 新数据排序:[ 50 51 52 53 55 ),意思是52.2和55是最远的。 1.5 *差= 1.5 * (54 - 50.5)= 4.5 自55 - 52.2 = 2.8 & lt;4.5,55不是局外人。Our original data had one outlier, which was 60.Example:<pre class="language-matlab">Input data = [53 55 51 50 60 52] </pre><pre class="language-matlab">Output new_data = [53 55 51 50 52] </pre>since 60 is an outlier, it is removed*Note: A number may be repeated within a dataset that is an outlier. You should not remove all instances, but remove only the first instance and check the new dataset to determine whether this number is still an outlier (see 5th test suite).*

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Lessmann2015年8月4日

你好,
首先,好的问题。
但是有一个问题5的测试用例。一度在61年比65年进一步远离均值。

蒂姆2015年8月4日

我同意:它看起来像两个61的65年correct_data应该的。

莫妮卡·罗伯茨2015年8月4日

固定的。谢谢你抓住。

goc32015年8月4日

58.5应该是53.5几的地方描述。也,我奇怪的行为这个问题:我能得到我的函数通过所有的测试用例在我的本地机器,但科迪服务器上的所有测试用例失败无论如何我试着。

莫妮卡·罗伯茨2015年8月4日

固定的错误,谢谢你的注意。我不知道为什么你的代码可能不工作。我建议检查你不使用像差只在统计(我认为吗?)工具箱。

goc32015年8月4日

这是它。我希望科迪将给予警告,一个不受支持的函数被使用。万博1manbetx更好的是,我希望科迪电脑有工具箱激活。

塔博•Komane2019年5月4日

但为什么在示例<你说1.5 * (54 - 50.5)= 4.5 ?难道这是5.25吗?

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