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第18章 创业（第6页）

在这种情况下，应详细记录异常值的处理方式和原因。

8与领域专家合作

-在处理异常值时，与领域专家合作可以提供宝贵的见解和建议。

专家可能对数据的来源和异常值的性质有更深入的了解。

9记录处理过程

-记录处理异常值的决策和方法，以便于后续的分析和审计。

10评估处理效果

-在处理异常值后，重新评估数据集的质量和分析结果，确保处理方法有效且没有引入新的问题。

处理异常值时，重要的是要保持谨慎和客观，确保处理方法与分析目的和数据集的特性相匹配。

在某些情况下，异常值可能提供有关数据集或研究问题的重要信息，因此在处理之前应仔细考虑。

在使用统计方法处理异常值时，选择合适的统计量是关键。

统计量的选择取决于数据的分布特性、异常值的性质以及分析的目的。

以下是一些常见的统计量选择方法：

1中位数（dian）

-当数据分布不对称或存在极端值时，中位数比平均值更能代表数据的中心趋势。

中位数对异常值不敏感，因此在处理异常值时，可以使用中位数来代替平均值。

2平均值（an）

-平均值是数据集的算术平均，适用于对称分布的数据。

如果数据集没有异常值或异常值较少，平均值可以作为中心趋势的代表。

但在存在异常值的情况下，平均值可能会受到较大影响。

3众数（ode）

-众数是数据集中出现次数最多的值。

当数据集包含多个模式或分布不规则时，众数可以作为中心趋势的代表。

然而，众数可能不适用于连续数据或数据分布较为均匀的情况。

4四分位数（artiles）

-四分位数将数据集分为四等份，可以用来识别异常值。

例如，第一四分位数（q1）和第三四分位数（q3）可以用来计算四分位距（iqr），异常值通常被定义为小于q1-15iqr或大于q3+15iqr的值。

5z-分数（z-sre）

-z-分数表示数据点与平均值的偏差程度，以标准差为单位。

当数据服从正态分布时，z-分数可以帮助识别异常值。

通常，z-分数绝对值大于3的值被认为是异常值。