数据采集遇到异常值该怎么处理（数据采集显示）

测试中的异常数据剔除用什么方法?

1、剔除数据中的异常值的方法：异常值检测异常值的检验有很多种方法，最常见的是图示法，也有使用分析方法进行探索。箱盒图：实验研究时经常使用，非常直观的展示出异常数据。

2、剔除数据中的异常值的方法：箱盒图：实验研究时经常使用，非常直观的展示出异常数据。散点图：研究X和Y的关系时，可直观展示查看是否有异常数据。描述分析：可通过最大最小值等各类指标大致判断数据是否有异常。

3、对于这些可疑数据应该用数理统计的方法判别其真伪，并决定取舍。常用的方法有拉依达法、肖维纳特（Chavenet）法。格拉布斯（Grubbs）法等。倍标准偏差（3S）作为确定可疑数据取舍的标准。

1、删除。在数据采集时的结果上交检查部门，又检查部门处理数据，发现错误的测量数据时，应将其删除，避免与正确数据混淆导致产生更大的错误。

2、删除重复数据：如果数据集中存在重复数据，需要将其删除，以避免对分析结果造成影响。填充缺失值：如果数据集中存在缺失值，需要进行填充，以保证数据的完整性和准确性。填充方法可以是均值填充、中位数填充、众数填充等。

3、找出异常值之后，那就要对异常值进行处理，常规方法如下：将异常值删除，比如一个人的年龄是异常值，那么就把这个人从数据中删除；将异常值当作缺失值进行替换，用0或者平均值进行替换。

4、异常值处理的常用方法：直接将该条观测删除在SPSS软件里有2种不同的删除方法，整条删除和成对删除。Gn——格拉布斯检验统计量：确定检出水平α，查表（见GB4883）得出对应n，α的格拉布斯检验临界值G1-α(n)。

5、很简单，就是首先求得n次独立检测结果的实验标准差s和残差，│残差│大于3s的测量值即为异常值删去，然后重新反复计算，将所有异常值剔除。但这个方法有局限，数据样本必须大于10，一般要求大于50。

6、剔除数据中的异常值的方法：异常值检测异常值的检验有很多种方法，最常见的是图示法，也有使用分析方法进行探索。箱盒图：实验研究时经常使用，非常直观的展示出异常数据。

1、很简单，就是首先求得n次独立检测结果的实验标准差s和残差，│残差│大于3s的测量值即为异常值删去，然后重新反复计算，将所有异常值剔除。但这个方法有局限，数据样本必须大于10，一般要求大于50。

2、异常值处理的常用方法：直接将该条观测删除在SPSS软件里有2种不同的删除方法，整条删除和成对删除。Gn——格拉布斯检验统计量：确定检出水平α，查表（见GB4883）得出对应n，α的格拉布斯检验临界值G1-α(n)。

3、剔除数据中的异常值的方法：箱盒图：实验研究时经常使用，非常直观的展示出异常数据。散点图：研究X和Y的关系时，可直观展示查看是否有异常数据。描述分析：可通过最大最小值等各类指标大致判断数据是否有异常。

4、剔除异常数据的方法有4d法、X士25法等。应用这些方法都有一定的条件，如样本数据须来自正态总体(若来自对数正态总体，数据转换成对数)，且须是小样本。当样本容量较大时，用这些方法来剔除异常数据就不合理，不妥当。

5、剔除坏值（测量数值要多于5个）：首先在附表中查询C（n）；计算Xmin=X-（C（n）S）Xmax=X+（C（n）S）；检查所有数据，剔除不在（Xmin，Xmax）里的值（这些就是坏值）。重复以上步骤，直到没有坏值。

从温湿度记录仪中收集数据。这些数据是以时间为单位的连续记录，包括温度和湿度值。检查数据是否存在缺失值、异常值或错误值。若有，需要进行处理，例如填充缺失值或删除异常值。

下面要把计算值Gi与格拉布斯表给出的临界值GP(n)比较，如果计算的Gi值大于表中的临界值GP(n)，则能判断该测量数据是异常值，可以剔除。

四分位距(IQR)就是上四分位与下四分位的差值。而我们通过IQR的5倍为标准，规定：超过上四分位+5倍IQR距离，或者下四分位-5倍IQR距离的点为异常值。下面是Python中的代码实现，主要使用了numpy的percentile方法。