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利用MATLAB实现狄克逊判别准则以识别和剔除粗大误差及异常值

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简介：
本研究运用MATLAB编程实现了狄克逊判别准则，有效识别并剔除外部干扰引起的粗大误差与异常值，提升数据准确性。 基于MATLAB的狄克逊判别准则可以用来判断并剔除粗大误差与异常值。

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  • 利用MATLAB实现狄克逊判别准则以识别和剔除粗大误差及异常值
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    本研究运用MATLAB编程实现了狄克逊判别准则，有效识别并剔除外部干扰引起的粗大误差与异常值，提升数据准确性。 基于MATLAB的狄克逊判别准则可以用来判断并剔除粗大误差与异常值。
     
  • 利用MATLAB实现狄克逊判别准则
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    简介：本文介绍了如何使用MATLAB编程语言来实施狄克逊判别准则，提供了一种检测异常值的有效方法，并通过示例代码展示了其具体应用。 基于MATLAB的狄克逊判别准则可以用来判断和剔除粗大误差与异常值。
     
  • 利用3σ准则和LabVIEW剔除粗大误差
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    本文探讨了如何运用3σ准则结合LabVIEW软件有效识别并排除实验数据中的粗大误差，提升数据分析准确性。 3σ准则可以用于利用LabVIEW编写程序来剔除粗大误差。
     
  • 利用Matlab基于拉依达准则和格拉布斯准则检测并剔除测量误差中的粗大误差
    优质
    本研究运用Matlab软件，结合拉依达准则与格拉布斯准则，系统地分析并剔除数据中的粗大误差，提升测量精度。 通过拉依达准则与格拉布斯准则对测量误差样本进行检验，剔除粗大误差。运行main开头的函数，根据提示进行误差检验处理（代码中不包含S值的计算）。
     
  • MATLAB数据处理：求绝对误差、剔除粗大误差及判断线性误差
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    本教程详细介绍如何使用MATLAB进行数据分析，包括计算绝对误差、识别并排除异常值（粗大误差）以及评估测量结果的线性度。 （1）计算算术平均值； （2）求解残余误差（即绝对误差）； （3）确定标准差； （4）识别粗大误差，如果存在，则剔除后再进行后续的计算； （5）评估数据是否存在线性误差或周期性误差。
     
  • 新建文件夹 (5).rar - MATLAB 野值剔除（Past3OH 拉伊达准则 粗大误差）
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    本资源提供了利用MATLAB进行数据处理的代码和教程，重点在于使用拉伊达准则(Past3OH)检测并剔除粗大误差，适用于数据分析和科学计算。 基于MATLAB的狄克逊准则和拉伊达准则可以用于判断并剔除数据中的粗大误差和异常值。
     
  • 利用马氏距离法识别并剔除异常样本（MATLAB实现）
    优质
    本研究采用马氏距离方法在MATLAB环境中开发算法，有效识别和剔除数据集中的异常值，提升数据分析准确性。 马氏距离法剔除异常数据的MATLAB代码可以用来有效地识别并移除数据集中的离群点。这种方法基于统计学原理，利用协方差矩阵计算样本间的距离，特别适用于多维空间中处理相关变量的数据集。通过编写相应的MATLAB脚本，用户能够自动化这一过程，并提高数据分析的准确性和效率。
     
  • Python应用拉依达准则剔除异常值
    优质
    本文章介绍了如何利用Python编程语言实现拉依达准则（3σ原则）来检测和剔除数据集中的异常值。通过实际代码示例展示数据分析过程中常见任务的有效处理方法。 本项目的数据来源于参加的数学建模比赛官方C题提供的相关数据。在进行建模和数据分析过程中，我们发现预处理后的数据存在随机异常性、离散性等不利于模型分析的问题，因此使用了拉依达准则对数据进行了处理。Python对于编程基础较弱但又想通过编程实现某种算法的同学非常友好，所以我们将使用Python来实现拉依达准则的代码。话不多说，直接展示代码！
     
  • 用MATLAB编写用于剔除粗大误差的程序
    优质
    本简介介绍了一段使用MATLAB编写的程序代码，该程序旨在自动识别并移除数据集中的粗大误差（离群点），以提高数据分析准确性。通过应用统计学原理和算法实现有效滤除异常值，确保数据处理过程的可靠性和精确性。 用MATLAB编写了一个程序来去除含有粗大误差的数据。该程序的输入是一组包含粗大误差的数据，输出则是剔除了这些粗大误差后的数据以及这些粗大误差在原始数据中的序号。代码注释详细清晰，便于理解整个流程和逻辑。
     
  • 基于MATLAB的粗大误差剔除与数据插值函数
    优质
    本文章介绍了一种使用MATLAB编写的算法，该算法能够有效识别并排除含有粗大误差的数据点，并进行准确的数据插值。通过提供实用的函数工具，本文为数据分析和处理提供了新的思路和技术支持。 一个MATLAB的m函数，封装了去除粗大误差并插值的功能。