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    如何使用 Igor Pro 進行異常值檢測和剔除?

    在 Igor Pro 中進行異常值檢測和剔除,可以通過以下幾種方法來實現,具體方法取決于你對異常值的定義以及數據的特征。以下是幾種常見的方法來檢測和剔除異常值:

     Igor Pro

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    1. 基于統計學的異常值檢測(Z-score 方法)

    Z-score 是常用的異常值檢測方法,通過計算數據點與均值的標準差距離來判定其是否為異常值。通常,Z-score 大于 3 或小于 -3 的數據點被認為是異常值。

    示例代碼:

    // 假設數據存儲在 Waveform 變量 `data` 中

    Waveform data = data  // 用數據替換

    // 計算數據的均值和標準差

    Variable mean = Mean(data)

    Variable stdDev = StDev(data)

    // 計算每個數據點的 Z-score

    Waveform zScores

    Make/O zScores = (data - mean) / stdDev

    // 設置 Z-score 閾值,超過此值的為異常值

    Variable threshold = 3  // 閾值可以根據需求調整

    Waveform filteredData

    Make/O filteredData = Filter(zScores, Abs(zScores) < threshold)

    // 顯示結果:filteredData 是剔除異常值后的數據

    Display filteredData

    解釋:

    Mean(data) 和 StDev(data) 分別計算數據的均值和標準差。

    zScores 存儲每個數據點的 Z-score。

    Filter(zScores, Abs(zScores) < threshold) 用來過濾掉 Z-score 超過設定閾值的數據點。

    2. 基于箱形圖的異常值檢測(IQR 方法)

    箱形圖方法使用四分位數間距(IQR)來檢測異常值。通常,任何低于**四分位數(Q1)- 1.5 * IQR 或高于第三四分位數(Q3)+ 1.5 * IQR 的數據點被認為是異常值。

    示例代碼:

    // 假設數據存儲在 Waveform 變量 `data` 中

    Waveform data = data  // 用你的數據替換

    // 計算四分位數 Q1 和 Q3,以及 IQR(四分位數間距)

    Variable Q1 = Percentile(data, 25)

    Variable Q3 = Percentile(data, 75)

    Variable IQR = Q3 - Q1

    // 計算異常值的上下閾值

    Variable lowerThreshold = Q1 - 1.5 * IQR

    Variable upperThreshold = Q3 + 1.5 * IQR

    // 剔除異常值

    Waveform filteredData

    Make/O filteredData = Filter(data, data >= lowerThreshold && data <= upperThreshold)

    // 顯示結果:filteredData 是剔除異常值后的數據

    Display filteredData

    解釋:

    Percentile(data, 25) 和 Percentile(data, 75) 分別計算數據的**和第三四分位數(Q1 和 Q3)。

    IQR 是四分位數間距,lowerThreshold 和 upperThreshold 是檢測異常值的上下閾值。

    Filter(data, data >= lowerThreshold && data <= upperThreshold) 用來過濾掉超出閾值的數據點。

    3. 基于分位數的異常值檢測

    此方法通過計算數據的分位數并根據某個閾值(通常為 1% 或 99% 分位數)來檢測異常值。超過這些分位數范圍的數據點被視為異常值。

    示例代碼:

    // 假設數據存儲在 Waveform 變量 `data` 中

    Waveform data = data  // 用你的數據替換

    // 計算數據的 1% 和 99% 分位數

    Variable lowerPercentile = Percentile(data, 1)

    Variable upperPercentile = Percentile(data, 99)

    // 剔除異常值

    Waveform filteredData

    Make/O filteredData = Filter(data, data >= lowerPercentile && data <= upperPercentile)

    // 顯示結果:filteredData 是剔除異常值后的數據

    以上是深圳市理泰儀器有限公司小編為您講解的如何使用 Igor Pro 進行異常值檢測和剔除的介紹,想要咨詢Igor軟件其他問題請聯系15301310116(微信同號)

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