第8 章 自相关_百度文库
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第8 章 自相关
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本帖最后由 feather3891 于
22:01 编辑
后来发现我阅读的文章中有错误，比如陈刚和李树的《ZF和茹能够让人幸福》中则写为稳健性标准差，实际上是稳健性标准误！
载入中......
谩骂如同苍蝇，坏了我自己品尝美食的心情。谩骂导致逆淘汰，将无法习惯谩骂的人淘汰出去，留下来的人则相对而言习惯了谩骂。可惜，不习惯谩骂的人往往心灵更敏感，于是网络社会的思想性将日益减少——汪丁丁
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请参考 陈强著 高级计量及Stata P80，电子版第86页。
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论坛法律顾问：王进律师异常值（outlier）的判别与剔除(rejection)
异常值outlier：指样本中的个别值，其数值明显偏离它（或他们）所属样本的其余观测值,也称异常数据，离群值。
对于多次重复测定的数据值，异常值常用的统计识别与剔除法有：
拉依达准则法（3δ）：简单，无需查表。测量次数较多或要求不高时用。是最常用的异常值判定与剔除准则。但当测量次数《=10次时，该准则失效。
μσμ3σ或小于μ3σ数据值的概率是很小的。因此，根据上式对于大于μ3σ或小于μ3σ的实验数据值作为异常值，予以剔除。具体计算方法参见
在这种情况下，异常值是指一组测定值中与的超过两倍的测定值。与平均值的偏差超过三倍标准差的测定值，称为高度异常的异常值。在处理时，应剔除高度异常的异常值。异常值是否剔除，视具体情况而定。在统计检验时，指定为检出异常值的显著性水平α=0.05，称为检出水平；指定为检出高度异常的异常值的显著性水平α=0.01，称为舍弃水平，又称剔除水平(reject
标准化数值（Z-score）可用来帮助识别异常值。Z分数标准化后的数据服从正态分布。因此，应用Z分数可识别异常值。我们建议将Z分数低于-3或高于3的数据看成是异常值。这些数据的准确性要复查，以决定它是否属于该数据集。
肖维勒准则法（Chauvenet）：经典方法，改善了拉依达准则，过去应用较多，但它没有固定的概率意义，特别是当测量数据值n无穷大时失效。
狄克逊准则法（Dixon）：对数据值中只存在一个异常值时，效果良好。担当异常值不止一个且出现在同侧时，检验效果不好。尤其同侧的异常值较接近时效果更差，易遭受到屏蔽效应。
罗马诺夫斯基（t检验）准则法：计算较为复杂。
格拉布斯准则法（Grubbs）：和狄克逊法均给出了严格的结果，但存在狄克逊法同样的缺陷。朱宏等人采用数据值的中位数取代平均值，改进得到了更为稳健的处理方法。有效消除了同侧异常值的屏蔽效应。国际上常推荐采用格拉布斯准则法。
&另请阅读：如何用SPSS探测及检验异常值（待。。。）
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缺失数据值的弥补（待。。。）
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