《商务与经济统计》学习笔记（三）

1.异常值的检测

有时候数据集中会包含一个或多个异常大或小的观测值，这些极端值称为异常值。
标准化数值(z-分数) 可以用来确认异常值。
什么是(z-分数)：利用平均数和标准差，我们可以确定任何观察值的相对位置。任何观测值的z-分数都被认为是对数据集中观测值相对位置的量度。
计算公式为：

$z_{i} =(x_{i}-\bar x)/s.$
其中 $z_{i}$代表z-分数， $\bar x$为样本平均数；s为样本标准差。
经验法则：对具有钟形分布的数据，几乎所有的数据值与平均数的距离都在3各标准差之内。因此，利用z-分数来检测异常时，建议把z-分数小于-3或大于+3的任何数值都视为异常值。

另一种方法：
确认异常值的另一种方法是以第一四分位数和第三四分位数（ $Q_{1}$和 $Q_{3}$）以及四分位数间距( $IQR$)为依据。利用这种方法，我们首先计算如下的下限和上限：
$下限=Q_{1}-1.5\times IQR\\ 上限=Q_{3}+1.5\times IQR\\ IQR = Q_{3}-Q_{1}.$
如果一个观测值的数值小于下限或者大于上限，则被归于异常值。

四分位数（Quartile）也称四分位点，是指在统计学中把所有数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数值。多应用于统计学中的箱线图绘制。它是一组数据排序后处于25%和75%位置上的值。四分位数是通过3个点将全部数据等分为4部分，其中每部分包含25%的数据。很显然，中间的四分位数就是中位数，因此通常所说的四分位数是指处在25%位置上的数值（称为下四分位数）和处在75%位置上的数值（称为上四分位数）。与中位数的计算方法类似，根据未分组数据计算四分位数时，首先对数据进行排序，然后确定四分位数所在的位置，该位置上的数值就是四分位数。

2.五数概括法和箱型图

五数概括法使用下面五个数来汇总数据：
（1）最小值
（2）第一四分位数
（3）中位数（第二四分位数）
（4）第三四分位数
（5）最大值
箱型图：基于五数概括法的数据图形汇总。