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以前在實驗室的時候 看學長的作法 是直接把不想要的點給砍掉 可是這樣感覺好像在做資料 有沒有比叫適當的做法可以用呢? --------------------------------- 若是 one variable 課本上是用 Q1 - 1.5 IQR Q3 + 1.5 IQR 當作 fence(柵欄,邊界) 超過 fence 的 data 一率視為 outliers 然後刪光光 可是我不懂 two variables 時 該如何處理 --------------------------------- 回歸感覺還直觀一點 就把 Y variable 當作 one variable 來處理就好了 但是相關要怎麼辦? 先踢除哪一個變數的 outlier 都會影響到另一個變數的 fence 實在不知道要怎麼處理.... ---------------------------------- 求各位有經驗的大大指點迷津 --



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◆ From: 122.124.210.238 ※ 編輯: gsuper 來自: 122.124.210.238 (06/29 22:30) ※ 編輯: gsuper 來自: 122.124.210.238 (06/29 22:34)
1F:→ bmka:不要養成刪data的壞習慣! 06/29 23:04
2F:→ gsuper:刪除outliner是取樣時的一個技術阿 應該是在檢定之前做的事 06/30 01:10
3F:→ gsuper:只要不是先檢定 然後再修改data去改變檢定結果 06/30 01:12
4F:→ gsuper:應該是可以的吧? 06/30 01:12
5F:→ Archerleaf:不知道資料離群的可能原因就刪掉,感覺說服力不太夠耶 06/30 03:09
6F:→ bmka:什麼時候刪data變成一種技術啊...難道你們實驗的操作守則有 06/30 07:07
7F:→ bmka:這條? 要刪可以, 請在paper裡交代刪的原則, 跟為什麼刪 06/30 07:08
8F:→ bmka:如果你說得清楚, reviewer也接受, 那就ok 06/30 07:09
9F:→ bmka:如過你刪的理由不敢放進paper裡, 那麼請不要亂刪data 06/30 07:10
10F:推 jack317:這是很奇怪的法則 @@ 06/30 08:05
11F:推 rukawa0421:是Outlier還是Outliner?????? 記得是Outlier吧 06/30 09:33
※ 編輯: gsuper 來自: 122.124.210.238 (06/30 14:50)
12F:→ gsuper:所以outlier是不能刪除的嗎? 我查了課本 的確沒有說能刪除 06/30 15:01
13F:→ gsuper:只說要進一步的研究.... I was wrong 06/30 15:01
14F:推 lin15:不是不能刪 比如身高資料發現有個身高寫500cm 能不刪嗎? 06/30 16:47
15F:推 lin15:問題還是在於刪除資料的原因要真的有道理而不是為了顯著... 06/30 17:12
16F:推 rukawa0421:有時候Outlier更值得研究.. 06/30 17:29







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