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求教:如何用统计学方法剔除序列中的数据
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各位大侠,请问如何用统计学方法剔除序列中的数据。具体情况是这样的: 本人开展了一个试验,得到两组对应的观测序列值{Xi}和{Yi},用以求解模型Y=F(X)中的一个参数。但由于后期试验条件的改变,序列中可能有一部分数据的测得条件与前期的不一致而需要剔除,请问用哪种或哪些统计学方法可以(严格)求出需剔除数据,谢谢。 |
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shengf
属于回归诊断分析的问题,建立数据X和Y的回归模型,然后对模型诊断,比如通过残差图,或是dffits准则,cook统计量,covration准则等方法都可以剔除异常数据。