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信息处理技术员在收集、分析、处理数据时常会遇到零星异常数据(野点、离群点),即大大偏离其他数据值的数据。关于异常数据的叙述,不正确的是(34)。
信息处理技术员在收集、分析、处理数据时常会遇到零星异常数据(野点、离群点),即大大偏离其他数据值的数据。关于异常数据的叙述,不正确的是(34)。
admin
2010-01-17
23
问题
信息处理技术员在收集、分析、处理数据时常会遇到零星异常数据(野点、离群点),即大大偏离其他数据值的数据。关于异常数据的叙述,不正确的是(34)。
选项
A、测量误差、输入错误、程序运行错误等都可能产生异常数据
B、处理大批数据时,其统计量中位数不易受零星异常数据的影响
C、异常数据属于不良数据,应尽快找出来,修正它或删除它
D、算术平均值容易受异常数据的影响
答案
C
解析
人们在收集、分析和处理大批数据时常会遇到零星异常数据(野点、离群点),这些异常数据可能是由于测量误差、输入错误或程序运行错误产生的,也可能是由偏离系统正常状态的故障引起的,还有可能是出现了出乎意料的情况,甚至是发生了人们尚未认识清楚的现象。
有时,个别异常数据对大批数据的某些统计量影响不大,中位数就是这样的统计量。它位于这批数据的中间位置,比它大的数与比它小的数一样多。对于奇数2n+1个数而言,按大小排序后,第n+1个数就是它的中位数,在它左边有n个数,在它右边也有n个数。对于己排序的偶数2n个数而言,它的中位数就等于第n个数与第n+1个数的平均数,它两边的数各有n个。即使这批数据中个别极端数增大很多或减小很多,中位数一般也不大变。因此人们常说,中位数是比较稳定地反映大批数据的代表值,不易受极端异常数据的干扰。算术平均值则更容易受异常数据的影响,算术平均值中体现了所有各数的作用(贡献),包括好的作用及破坏作用。
在处理大批数据时,有时个别异常数据的破坏作用非常大。例如,用最小二乘法进行线性拟合时,对于某些正常的数据可以得到比较符合实际的拟合直线;但如果其中有少数点(可能因为输入错误)发生了严重错误(大大脱离了群体),那么拟合的结果就会发生严重失真。由于拟合直线顾及了这些异常数据,结果被个别害群之马拉偏了方向,脱离了轨道,做出了完全没有实际意义的结果。
对于出错的数据,我们需要尽快将其找出来,修正或删除它。错误严重的数据即使数量不多,对数据处理的危害也会很大。然而,异常数据还可能不是错误的数据。我们不能简单地删除它,需要认真研究分析,再进行特殊的处理。
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所以,异常数据不一定是错误数据,可能具有特殊的意义,可能含有有用的信息,还可能隐含大的商机,也有可能含有发现新知识、新现象的线索。我们一定要认真分析,不能简单地将其删除(舍去)。
现在兴起了多种方法进行异常数据的检测、剔除与修正,例如基于统计模型的方法、基于距离的检测方法、神经网络方法和支持向量机方法等,我们应重视异常数据的挖掘。
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信息处理技术员上午基础知识考试题库软考初级分类
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信息处理技术员上午基础知识考试
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