9、数据处理与模型分析：从异常数据处理到贝叶斯推断

数据处理与模型分析：从异常数据处理到贝叶斯推断

1. 异常数据处理

在数据处理过程中，有时虽然无法确定异常数据出现的原因，但在某些情况下，处理异常数据仍是唯一可行的策略。以黑岩森林数据集为例，该数据集存在三种类型的异常数据：
- 低于 -40°C 的冷尖峰数据。
- 高于 38°C 的暖尖峰数据。
- 温度恰好为 0°C 的缺失数据。

可以使用以下 MatLab 脚本消除这些异常数据：

Draw=load('brf_temp.txt');
traw=Draw(:,1);
draw=Draw(:,2);
n = find((draw~=0) & (draw>-40) & (draw<38));
t=traw(n);
d=draw(n);

在上述代码中， find() 函数返回满足逻辑表达式 (draw~=0) & (draw>-40) & (draw<38) 的索引列向量 n ，即 draw 中满足不等于 0、大于 -40 且小于 38 的元素的索引。然后，通过 t=traw(n) 和 d=draw(n) 形成仅包含有效数据的新数据版本 d 和时间 t 。

接下来创建数据内核 G 的 MatLab 代码如下： </