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移除异常值：利用Thompson Tau方法剔除统计向量中的异常数据 - MATLAB开发

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简介：
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。

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  • 移除异常值：利用Thompson Tau方法剔除统计向量中的异常数据 - MATLAB开发
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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。
     
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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）。
     
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