利用正态分布中三西格玛原理检查坏值

最新推荐文章于 2022-06-16 20:46:11 发布
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本文介绍了一种基于均值和标准差来判断数据是否为异常值的方法。具体来说，如果一个数据点落在了均值加减三倍标准差的范围内，则认为它是正常值；反之，则认为它是异常值。

有一组数据（a1,a2,a3…an）
均值 μ
方差 σ²

如果数据落在(μ-3σ, μ+3σ)中即为好值，否则为坏值。

利用3sigma准则识别数据中的坏值
qq_38883271的博客
05-09 6937
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler def three_sigma(y): #数据标准化处理 yStd = StandardScaler().fit_transform(y) result = [] for index, value in enumerate(yStd):
三 σ 原则
山音水月
04-22 4375
.
3σ原则(三西格玛准则)
Feeryman_Lee的博客
12-02 12万+
什么是三西格玛准则 3σ(西格玛)准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差，含有该误差的数据应予以剔除。 3σ准则的数据处理 在正态分布中 σ代表标准差,μ代表均值，x=μ即为图像的对称轴 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-2...
精度及3σ（三西格马定律）
lmmy的博客
10-23 8万+
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3σ定律（three-sigma rule）/ 68–95–99.7原则
贾己人的博客
05-21 11万+
在统计上，68–95–99.7原则是在正态分布中，距平均值小于一个标准差、二个标准差、三个标准差以内的百分比，更精确的数字是68.27%、95.45%及99.73%。若用数学用语表示，其算式如下，其中X为正态分布随机变数的观测值，μ为分布的平均值，而σ为标准差： 在实验科学中有对应正态分布的三西格马定律（three-sigma rule of thumb），是一个简单的推论，内容是“几乎所有...
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六西格玛基础和3sigma原理 ## 1.1 六西格玛管理概述 六西格玛（Six Sigma）是一种旨在减少生产过程中的缺陷和变异的管理方法论，起源于1980年代的摩托罗拉公司。其核心理念是通过持续改进，使流程的缺陷率降低至...
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