注意

題目給出的數據不能直接使用，要對數據進行異常處理

缺失值

1.缺失值太多就要把該項指標刪除（40%相當大）
2.處理：對精度不高
定量數據，使用均值
定性數據，使用眾數
3.對數據精度有要求
但對導數沒有要求，使用牛頓插值法
對導數有要求，使用樣條插值法（飛機機翼，醫學圖像）

異常值

1.先找到異常值，再將其刪去，用上面缺失值的方式補上
2.找異常值：正態分布（不適合排隊論）
在正態分布中σ代表標準差，μ代表均值，x=μ即為圖像的對稱軸。
標準差

3.畫箱型圖（普遍適用）
1）從上到下，即數據從大到小
2）IQR越大，箱子越大，數據分散
3）在區間范圍之外為異常值

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的数学建模2 数据预处理的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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