稳健距离和马氏距离的散点图的包

weixin_54384068 2021-04-13 09:34:26

请问稳健距离和马氏距离的散点图中的参考线是基于什么算出来的呀？而且有没有现成的python或者r包来画这个d-d图。（我觉得我自己加上的参考线是没有依据的）

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zara 2021-04-13

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python 啊，不是有 python专门的版块么，去那里看看吧

本文介绍如何使用马氏距离等统计方法来识别数据集中的异常值，并通过实例展示了如何使用Python进行异常值检测。

本文介绍了由印度统计学家马哈拉诺比斯提出的马氏距离概念及其计算方法。马氏距离是一种考虑了变量间相关性的距离度量方式，适用于评估多变量数据间的相似度。文章还详细说明了如何通过数据的协方差矩阵来计算两个样本间的马氏距离。

本文详解马氏距离在多变量异常检测中的原理与实践，涵盖其相较于欧氏距离的优势（处理尺度差异与变量相关性）、数学定义及Python向量化实现、基于卡方分布的阈值设定方法、葡萄酒数据集完整案例，并讨论非正态数据处理、高维奇异性应对、流式检测等高级技巧与常见误区。

本文探讨了一种新型统计稳健估计器及其在多元数据离群值检测中的应用。介绍了稳健估计器的基本概念、多元数据离群值检测的现有方法和新提出的LTED方法。详细阐述了位置离群值和散布离群值的定义及其检测方法，并通过计算实验验证了LTED方法的有效性。最后，讨论了稳健回归中的PTS方法和Huber型估计器，并对未来研究方向进行了展望。

博客介绍了在数据处理中异常值检测的重要性，并详细阐述了R语言中多种异常值检测方法，包括用箱线图、局部异常因子法、聚类方法、检测时间序列数据以及基于稳健马氏距离检测异常值，还给出了相应的代码示例和结果展示。

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