首页
通过考察变量中每一个样本值与变量分布中心的相对距离来识别异常值。
精华吧
→
答案
→
远程教育
→
国家开放大学
通过考察变量中每一个样本值与变量分布中心的相对距离来识别异常值。
A、正确
B、错误
正确答案:A
Tag:
变量
样本
距离
时间:2024-03-21 12:26:14
上一篇:
经过标准化处理后,新值体现的是原值在序列中的相对位置。
下一篇:
逻辑纠错中比较简单的方式是将不合理的值替换为缺失值,这样既保持了变量的性质不变,又避免了错误数据的危害。
相关答案
1.
数据离散化指的是将连续型变量在保留其基本数据含义的基础上转换为定性变量的操作。
2.
“分箱”是客观法数据离散化的方法。
3.
数据预处理是指在对数据进行分析前需要对数据进行的处理工作。
4.
数据中心化是数据标准化的第一个步骤。
5.
包含缺失值的数据集表现出来的不确定性与不包含缺失值的数据集相比显著增大。
6.
将数据离散化后,可以克服连续型变量中隐藏的缺陷,使模型结果更加稳定,得到更加有意义的研究结论。
7.
请简述异常值的含义。
8.
简述缺失值填补的思路。
9.
在进行变量选择时需要遵循的原则是,剔除的变量必须对数据分析影响较小
10.
利用箱线图可以识别出异常值。
热门答案
1.
异常值的数值可能是真实的值。
2.
请简述使用相关系数选择变量的思想和步骤。
3.
简述低频分类数据的特点、形成原因及影响。
4.
简述等宽法的适用情况。
5.
请简述数据特征缩放对数据分析的意义
6.
在工业网络实时监控系统中,需要连续不断地采集和处理数据。以下()不属于这种计算模式。
7.
下列各项不属于大数据特征的是()。
8.
下面不属于大数据的处理过程的是()。
9.
下列各项不属于Hadoop的特点是()。
10.
下列各项不属于数据的是()。