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基于回归残差剔除X和Y变量中的异常值- MATLAB开发

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简介:
本项目利用MATLAB实现一种算法,通过分析回归模型的残差来识别并排除数据集中的异常值,优化了X和Y变量的数据质量。 此函数用于执行二元线性回归分析,并从两个变量(向量)中移除异常值。它通过计算回归残差来识别那些远离1:1回归线的记录作为异常值,这些点在单个输入变量中可能是正常的,但在双变量拟合时显得异常。 如果需要删除多个异常值,在每次删除一个之后都会重新进行回归分析以避免影响后续检测结果的有效性。具体来说,在每个步骤中都移除距离1:1直线最远的下一个数据点,直到达到指定的数量为止。 为了识别这些残差中的异常值,使用了一个辅助函数(该辅助函数是对Vince Petaccio在2009年研究工作的改进版本)来完成这项任务。 输入参数包括: - X0:作为因变量的向量。 - Y0:作为自变量的向量。 - 异常值数量:指定要移除多少异常值(如果未提供则默认不删除)。

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  • XY- MATLAB
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    本项目利用MATLAB实现一种算法,通过分析回归模型的残差来识别并排除数据集中的异常值,优化了X和Y变量的数据质量。 此函数用于执行二元线性回归分析,并从两个变量(向量)中移除异常值。它通过计算回归残差来识别那些远离1:1回归线的记录作为异常值,这些点在单个输入变量中可能是正常的,但在双变量拟合时显得异常。 如果需要删除多个异常值,在每次删除一个之后都会重新进行回归分析以避免影响后续检测结果的有效性。具体来说,在每个步骤中都移除距离1:1直线最远的下一个数据点,直到达到指定的数量为止。 为了识别这些残差中的异常值,使用了一个辅助函数(该辅助函数是对Vince Petaccio在2009年研究工作的改进版本)来完成这项任务。 输入参数包括: - X0:作为因变量的向量。 - Y0:作为自变量的向量。 - 异常值数量:指定要移除多少异常值(如果未提供则默认不删除)。
  • :利用Thompson Tau方法统计向数据 - MATLAB
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    本项目通过MATLAB实现Thompson Tau法来识别并删除单变量数据集中的离群点,旨在提升数据分析准确性和可靠性。 对于向量,REMOVEOUTLIERS(datain) 函数会删除 datain 中被视为 Thompson Tau 方法定义的异常值的元素。此函数适用于任何长度超过三个元素的数据向量,并且没有上限(除运行脚本的机器限制外)。此外,输出向量将按升序排序。
  • MATLAB_rar文件_MATLAB_数据_数据
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    本资源提供MATLAB代码和示例数据,用于检测并剔除数据中的异常值。涵盖多种统计方法与算法,帮助用户优化数据分析质量。 可以编写一个实用的MATLAB小程序来剔除数据中的异常值。
  • MATLAB及算法
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    本文探讨了在MATLAB环境下如何有效地识别和处理数据集中的异常值,并介绍了几种常用的异常值检测算法及其应用。 两个用于异常值剔除的MATLAB程序,可以运行。
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    本资源为基于Monte Carlo方法的异常值剔除工具包,适用于数据预处理阶段识别并排除异常样本,提升数据分析与建模精度。 这段文字介绍了一段用于处理样本异常值的蒙特卡洛方法的MATLAB代码,可供参考。
  • LOF算法方法
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    本文探讨了在LOF(局部离群点因子)算法中有效识别和处理异常值的方法,旨在提高数据聚类分析的准确性。 LOF算法适用于数据量不大且需要简单处理的情况,并具有可视化功能。该算法能够将异常值从数据集中剔除并在图上直观地显示出来,方便实用。
  • X Y线性:计算带误数据斜率截距 - MATLAB
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    本MATLAB项目提供了一种计算带有X和Y误差数据的线性回归的方法,用于确定最佳拟合直线的斜率和截距。 计算具有 X 和 Y 误差的数据线性回归的斜率和截距。误差可以指定为点到点变化,并且还可以考虑 X 和 Y 误差的相关性。此外,还估计了斜率和截距的不确定性。 这种方法遵循 D. York, N. Evensen, M. Martinez, J. Delgado 在 最佳直线的斜率、截距和标准误差的统一方程 (Journal of Physics) 中提出的方法。该软件包包含一个示例以及一个蒙特卡洛模拟,用于验证估计出的不确定性。 欲了解更多信息,请访问相关博客或查阅原始文献。
  • MATLAB,相关算法及源码(.zip)
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    本资源提供MATLAB环境下处理数据集中的异常值方法,包含常用异常检测和剔除算法及其完整代码,便于研究与应用。下载包含示例数据和详细文档的.zip文件以深入学习。 异常值剔除MATLAB算法及matlab源码提供了用于处理数据集中异常值的工具和技术。这些资源帮助用户在数据分析过程中提高模型准确性和稳定性。通过使用提供的代码,可以有效地识别并移除对统计分析有负面影响的数据点。这有助于确保基于大数据集的研究和应用能够得到更加可靠的结果。
  • 分析检测算法在MATLAB实现
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    本研究提出了一种基于残差分析的方法来识别数据集中的异常值,并详细介绍了该算法在MATLAB环境下的具体实现过程和应用效果。 基于残差分析的离群点检测算法适用于具有线性回归关系的二维数据,并能够有效剔除数据中的异常值。
  • 绘制二维热图:DrawHeatmap(X,Y,Z)-Z(X,Y)坐标-MATLAB
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    本MATLAB项目提供了一个函数用于绘制二维热图。该函数接收X、Y和Z三个参数,根据Z中的数值在对应的(X,Y)坐标上生成色彩丰富的热图,便于数据可视化分析。 为值在 Z 中的 (X, Y) 坐标绘制二维热图。其中 X、Y 和 Z 必须是列向量。创建人:Eng. Osama Talaat Abdel-Hafiz,博士生,埃及,2017 年 9 月。