异常值分析_非正态分布,用3倍标准差之外数据视为异常 📊🔍

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在数据分析的过程中，我们经常需要识别并处理异常值，因为它们可能对结果产生重大影响。当数据集不符合正态分布时，采用传统的3σ原则（即平均值±3倍标准差）来识别异常值就显得不够精确了。这时候，我们可以通过其他方法，如箱型图分析、IQR（四分位距）等，更准确地识别非正态分布数据中的异常值。例如，我们可以将位于第一四分位数Q1减去1.5倍IQR和第三四分位数Q3加上1.5倍IQR之外的数据视为异常值。这样做不仅能够帮助我们更好地理解数据的分布情况，还能提高后续分析的准确性。因此，在面对非正态分布的数据时，我们需要灵活运用不同的统计方法，以确保分析结果的有效性和可靠性。📊📈🔍

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