大家好，今天来介绍拉依达准则 matlab算法(异常值对置信区间的影响)的问题，以下是渲大师小编对此问题的归纳和整理，感兴趣的来一起看看吧！
异常值检测算法3sigma模型和置信空间
flow数据对外连接统计，用于检测异常，一般情况下超过一个阈值（threshold），那我们就可以粗略的认为这是一个异常数据
那阈陵山孙值怎么定义：
第一：通过经验值，比如设置threshold>1000
第二：假设每次事件都是独立的且没有上下文关联，我们可以采用3sigma模型来检测
数据需要服从正态分布。在3∂原则下，异常值如超过3倍标准差，那么可以将其视为异常值。正负3∂的概率是99.7%，那么距离平均值3∂之外的值尺链出现的概率为P(x-u 3∂) = 0.003，属于极个别的小概率事件。如果数据不服从正态分布，也可以用远离平均值的多少倍标准差来描述。
3∂的概率为0.3%
2∂的概率为5%
检测这一段时间的统计数据，假如符合正态分布，计算均值与方差。如果后来的统计值不在这个范围3sigma范围内，就可以认为这个值是异常值。
3σ原则又称为拉依达准则，该唯衡准则具体来说，就是先假设一组检测数据只含有随机误差，对原始数据进行计算处理得到标准差，然后按一定的概率确定一个区间，认为误差超过这个区间的就属于异常值。
正态分布状况下，数值分布表：
code
拉依达准则是什么
拉依达准则是指先假设一组检测数据只含有随机误差，对其进行计算处理得到标准偏差，按一定概率确定一个区间，认为凡超过这个区间的误差，就不属于随机误差而是粗大误差，含有该误差的数据应予以剔除。这种判别处理原理及方法仅局限于对正态或近似正态消卖分布的样本数据处理，它是以测量次数充分大为前提的，当测量次数少的情形用准则剔除粗大误差是不够可靠的。因此，在测量次数较少的情况下，最好不要选用该准则。
拉依达准则中可疑数据的处理
对于可疑数据的取舍要慎重。在试验进行中时，若发现异常数据，应余桥简立即停止试验，分析原因并及时纠正错误；当为试验结束后竖裤时，应先找原因，在对数据进行取舍。如发现生产（施工）、试验过程中，有可疑的变异时，该测量值则应予舍弃。
20190401 3σ准则异常值检测及相关方法
标准差 standard deviation
% 3σ用法
% 小样本无效
% 复制第一行数据，直到复制十遍，才有效
% 使用any函数，找出任一变量（列）落在3σ外的样本（行）
又称为拉依达准则它是先假设一组检测数据只含有随机误差对其进行计算处理得到 标准偏差 ，按一定概率确定一个区间，认为凡超过这个区间的误差，就不慧举属于随机误差而是粗大误差，含有该误差的数据应予以剔除。且3σ适用于有较多组数据的腊旦时候。
这种判别处理原理及方法仅局限于对正态或近似正态分布的样本数据处理，它是以测量次数充分大为前提的，当测量次数较少的情形用准则剔除粗大误差是不够可靠的。因此，在测量次数较少的情况下，最好不要选用准则，而用其他准则。
在正态分布中 σ 代表 标准差前局碧 ， μ 代表 均值 。x=μ即为图像的对称轴
3σ原则为：
3西格玛原则表示什么意思
3西格玛原则又称为拉依达准则，它是先假设一组检测数据只含有随机误差，对其进行计算处理得到标准偏差，按一定概率确定一个区间，认为凡超过这个区间的误差，就不属于随机误差而是粗大误卜腔差，含有该误差的数据应予以剔除。
这种判别处理原理及方法仅局限于对正态或近似正态分布的样本数据处理，它是以测量孙弊码次数充分大为前提的，当测量次数的情形用准则剔除粗大误差是不够可靠的。因此，在测量次数较少的情况下，不要选用准则，而用其他准则。
3σ原则为：
数值分布在（μ-σ，μ+σ)中的概率为0.6826。
数值分布在（μ-2σ，μ+2σ)中的概率为0.9545。
数值分则哪布在（μ-3σ，μ+3σ)中的概率为0.9973。
可以认为，Y的取值几乎全部集中在（μ-3σ，μ+3σ)区间内，超出这个范围的可能性仅占不到0.3%。