当我们实验测得一组数据的时候，总有一些数据是有偏差的，我们就需要提出这些有偏差的奇异值。其中一种方法是格拉布斯原理在做测量不确定度的评定时，对于测量结果进行数据处理之前，往往要进行异常值的剔除工作。超出在规定条件下预期的误差叫做异常值。产生异常值的原因一般是由于疏忽、失误或突然发生的不该发生的原因造成的，如读错、记错、仪器示值突然跳动、突然震动、操作失误等。所以必须在计算测量结果及不确定度评定中要
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2024-02-26 16:43:38
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# 实现格拉布斯准则的Python代码
## 引言
格拉布斯准则（Grubbs' Test）是一种用来检测单个离群值的统计方法。在数据分析中，识别并处理离群值是确保数据准确性的重要一步。对于刚入行的开发者来说，实现这一方法可能会显得有些复杂。本篇文章将帮助你理解格拉布斯准则的实现流程，并提供相应的Python代码示例。
## 整体实现流程
首先，我们来概述实现格拉布斯准则的步骤。以下表格展
原创
2024-10-17 11:17:06
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# Python 格拉布斯准则
## 什么是格拉布斯准则？
在数据分析和统计学中，格拉布斯准则是一种用于检测数据集中异常值的方法。其基本思想是通过识别数据集中与其他数据明显不同的数据点，从而帮助分析师找出可能存在的异常情况。格拉布斯准则通常用于单变量数据集，即只考虑一个特征的情况。
## 格拉布斯准则的公式
格拉布斯准则的公式如下所示：
$$ G = \frac{|X_i - \bar{
原创
2024-04-13 06:58:47
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格拉布斯准则（Grubbs' Test）是一种用于检测数据集中异常值的统计方法，在数据清理、数据分析和预测建模等环节中较为常用。在使用 Python 实现格拉布斯准则时，可能会遇到若干问题。以下，我将整理如何解决“格拉布斯准则 Python”问题的过程，希望能为你提供一个清晰的思路。
## 问题背景
在数据分析过程中，经常需要处理和分析大量的数据。然而，数据质量直接影响最终分析结果的可靠性。当
简介Grubbs测试（以1950年发表测试的Frank E. Grubbs命名），也称为最大归一化残差测试或极端学生化偏差测试，是一种统计测试，用于检测假设的单变量数据集中的异常值来自正常分布的人口。 定义格拉布斯的测试基于正态假设。也就是说，在应用Grubbs测试之前，应首先验证数据是否可以通过正态分布合理地近似。格拉布斯的测试一次检测到一个异常值。从数据集中删除该异常值，并且迭代测试
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2024-03-10 14:23:24
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# 实现“格拉布斯 python”步骤详解
## 1. 简介
在开始之前，让我们先了解一下“格拉布斯 python”的概念。格拉布斯是一种常见的数据提取工具，它可以从网页中提取数据并进行处理。在这个任务中，我们将使用Python编程语言来实现格拉布斯。本文将详细介绍整个实现过程，并提供相应的代码示例。
## 2. 实现步骤
下面是实现“格拉布斯 python”的步骤表格：
| 步骤 | 描
原创
2023-12-02 12:29:14
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在处理“格拉布斯 则python”的问题时，我们首先需要了解这个问题的背景以及可能对业务造成的影响。随着现代技术的发展，越来越多的企业依赖Python进行数据分析和后台服务的构建。然而，随着代码的复杂度增加，开发团队在具体实现细节上容易出现错误，进而影响到项目的整体运行。因为“格拉布斯”指的是一种特定的应用场景或过程，这里我们要特别关注的是在Python中如何有效解决这个问题。
## 问题背景
数值数据类型： 方法一：Z-Score 方法二：DBSCAN 方法三：Lsolation Forest 方法四：Mahalanobis距离 （主要解决多元离散群点问题） 方法五：PCA（去除平均值、计算协方差特征值与特征向量、降序排列特征值和特征向量、将排序中较大特征值和特征向量映射到新空间可视化分析） 方法六：Transfromer根据start和end索引算子输出的预测值距离 方法七：LOF、
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2023-11-09 09:45:23
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展开全部1、检测数量不同32313133353236313431303231363533e78988e69d8331333431363566莱因达准则是以三倍测量列的标准偏差为极限取舍标准,其给定的置信概率为99.73%,该 准则适用于测量次数n>10或预先经大量重复测量已统计出其标准误差σ的情况；格拉布斯准则适用于测量次数较少的情况(n<100),通常取置信概率为95%,对样本中仅混
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2024-10-11 10:26:40
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数论函数什么是数论函数？定义域在正整数的函数。（下文如无特殊说明均为数论函数）积性函数什么是积性函数？积性函数即满足这个性质的数论函数：，人话说就是只要互质，可以乘除的就是积性函数。可以看出任何积性函数的第1项都是1。否则不满足而完全积性函数就是：，人话说就是没有条件，完全可以乘除。只要能满足这样的东西就行。几个常见的积性函数1.莫比乌斯函数的取值后面再说2.欧拉函数表示1~i这些正整数中和i互质
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2024-01-04 22:03:20
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摘要： 在测量和数据采集领域，有效识别并滤除粗大误差对保障后续分析的准确性至关重要。本文提出了一种融合经典统计原理与前沿人工智能技术的数据清洗体系。该体系创新性地将格拉布斯（Grubbs）准则与机器学习算法相结合，形成一套智能化的两阶段粗大误差识别与过滤流程。第一级处理利用格拉布斯准则高效筛除最显著的离群点；第二级处理则通过机器学习模型深度挖掘数据潜在分布模式，精准识别格拉布斯准则可能
# 道格拉斯-普克模型在Python中的实现
道格拉斯-普克模型（Douglas-Peucker Algorithm）是一种在计算机视觉、地理信息系统（GIS）和数据压缩等领域中广泛使用的线段简化算法。其主要目标是通过减少点的数量来简化一条曲线，从而使得其在存储和处理时更为高效。本文将介绍道格拉斯-普克算法的原理，并通过Python进行实现，最后展示如何用饼状图表示简化前后点的变化。
## 算
格拉布测试（Grubbs' Test）是一种用于检测数据集中异常值的统计方法。在Python中实现格拉布测试，可以帮助我们识别数据中的极端值，从而提高数据分析的准确性与可靠性。
### 背景定位
在数据分析过程当中，常常需要过滤掉噪声数据，以确保分析结果的准确性。2010年，一位用户在其年度销售数据分析中发现了一些奇怪的销售额波动。经过调查，我们确认这波动是由于数据中存在几个极端值造成的。于是
原文来自：https://victorfang.wordpress.com/2014/04/29/mcmc-the-gibbs-sampler-simple-example-w-matlab-code/【注】评论区有同学指出译文理论编码有误，请参考更官方的文献，个人当时仅验证过红色字体部分理论与维基百科中二位随机变量吉布斯采样的结果是否对应，其余部分有意见希望可以详细指出，大家互相交流。MCMC(
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2023-10-16 15:08:21
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道格拉斯-普克算法（Douglas–Peucker algorithm），亦称为拉默-道格拉斯-普克算法（Ramer–Douglas–Peucker algorithm），这个算法最初由拉默（Urs Ramer）于1972年提出，1973年道格拉斯（David Douglas）和普克（Thomas Pe
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2024-05-07 20:04:19
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文章目录一、概念及特点二、架构分类三、设计技巧及主要技术参数选用要求四、器件选型一般原则五、外围器件选择的要求六、PCB设计要求 大家好，我是记得诚。电子产品中，总是可见DC-DC的身影，今天分享DC-DC的相关知识点。一、概念及特点DC-DC指直流转直流电源（Direct Current）。是一种在直流电路中将一个电压值的电能变为另一个电压值得电能的装置。如，通过一个转换器能将一个直流电压（5
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2024-01-27 19:19:33
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常见的生产函数一，柯布 道格拉斯生产函数产量与劳动和资本之间的关系不同可用如下的函数式表示Q = ALKQ 是制造业生产量L为劳动投入要素 K为资本投入要素短期和长期的区别短期:是指在这个时期内，企业不能根据他所要达到的产量来调整其全部生产要素，只能调整部分可变要素。例如:如一个企业可以在短期内调整原材料和劳动力的数量，但不能或无法在短期内随意扩大或缩小厂房和主体设备。长期:是指这个时期内，企业可
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2023-10-07 10:39:24
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1、算法原理道格拉斯普克算法（Douglas-Peukcer）算法是一种简化线状要素的经典算法。先介绍其原始的计算原理：对每一条曲线的首末点虚连一条直线，求所有点与直线的距离,并找出最大距离值dmax，用dmax与限差D相比。若dmax<D，这条曲线上的中间点全部舍去；若dmax ≥D，保留dmax对应的坐标点,并以该点为界，把曲线分为两部分，对这两部分重复使用该方法。算法的详细步骤如下:(
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2024-01-08 15:10:18
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常见的生产函数一，柯布 道格拉斯生产函数产量与劳动和资本之间的关系不同可用如下的函数式表示Q = ALKQ 是制造业生产量L为劳动投入要素 K为资本投入要素短期和长期的区别短期:是指在这个时期内，企业不能根据他所要达到的产量来调整其全部生产要素，只能调整部分可变要素。例如:如一个企业可以在短期内调整原材料和劳动力的数量，但不能或无法在短期内随意扩大或缩小厂房和主体设备。长期:是指这个时期内，企业可
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2023-10-20 22:40:56
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吉布斯采样的实现问题本文主要说明如何通过吉布斯采样进行文档分类（聚类），当然更复杂的实现可以看看吉布斯采样是如何采样LDA主题分布的[主题模型TopicModel：隐含狄利克雷分布LDA]。关于吉布斯采样的介绍文章都停止在吉布斯采样的详细描述上，如随机采样和随机模拟：吉布斯采样Gibbs Sampling(why)但并没有说明吉布斯采样到底如何实现的(how)？也就是具体怎么实现从下面这个公式采样
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2024-01-18 23:25:39
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