用格拉布斯法解决样本数据中的异常数据问题

发布时间：2018-08-20 14:12

【摘要】：正 在市场抽样调查的样本数据中往往会发现个别数据与其他数据差异很大(过大或过小),这种数据在统计学中称为异常数据。随着我国改革的全面深入,市场经济风云变幻,随之而来的市场抽样调查的样本数据也就会经常出现异常数据。这种数据,弃之,没有任何根据,留之,可能会影响市场抽样调查计算的准确性。那么,采用何种最佳方法解决异常数据问题,也就成了一个热门话题。 对异常数据的处理,首先最好是能分析出其产生
[Abstract]:In the sample data of market sampling survey, it is often found that the individual data differ greatly (too large or too small) from other data, and this kind of data is called abnormal data in statistics. With the deepening of the reform in China, the market economy is changing, and the sample data of the market sampling survey will often appear abnormal data. Such data, without any basis, may affect the accuracy of market sampling calculations. Therefore, the best method to solve the problem of abnormal data has become a hot topic. The best way to deal with exception data is to be able to analyze its generation.
【作者单位】： 蚌埠煤田技校
【分类号】：F222

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本文编号：2193902