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Eliminar英勇atipicos
消除价格atípicos de manera interactiva
曲线拟合，siga estos pasos
Seleccione工具>排除异常值哦haga clic en el botón
De la barra De herramientas。把光标移到ratón sobre la gráfica，把光标移到retículo para indicarle está en el modo de selección de valores atípicos。
我们可以把剩余的钱排除在gráfica的本金之外。很好，我们可以给你一个明确的定义。
我们可以通过gráfica来消除这些问题。如果哈seleccionadoAuto-fit曲线拟合，重新调整表面的曲线。相反的，我有适合帕拉reajustarla。
我要把我的车开到外面去。
通过消除洛斯valores atípicos对表面的调整，使结果útil最strar a gráfica二维的洛斯valores残馀对消除洛斯valores atípicos。把光标放在gráfica en modo de rotación，把光标放在botón secundario sobre la gráfica para seleccionar la vistax - y，x zo- z．
如果你想把个人排除在外，那就把新事物排除在外排除异常值．如果你想把我们排除在外，那就必须在botón的第二选择中考虑清除所有除外．
表面上gráficas，下面是rotación，下面是botón
排除异常值De la barra De herramientas para desactivar el modo De valores atípicos。
把他排除在外
曲线拟合，请注意:
Seleccione工具>排除的规则．
具体的los datos是唯一的。在número中我们给大家介绍一下我们定义了区间的原则在X, Y, Z的数据中是不包含的。
脉冲输入适用于exclusión。
La app曲线拟合mostrará los rangos排除在La gráfica como zonas sombreadas en color rosa。Los puntos排除aparecerán en color rojo。
消除valores atípicos de manera programática
Este ejemplo muestra cómo eliminar valores atípicos de forma programática durante el ajustate de curvas, mediante el argumto Exclude the par nombreor valor on the fitciones on fitoptions.(排除函数适合选项的值)代表los datos排除了比例和论点排除了atípicos con la función plot。
不包括任何东西
请给我们一个桑西洛，请给我们拿托斯和高斯的模型，请给我们拿托斯的模型expresión;代表正义，拉斯达托斯和拉斯蓬托斯。
[x, y] =钛;f1 =适合(x, y ',“gauss2”，“排除”, x < 800);情节(f1, x, y, x < 800)
排除模型的距离
请将结果útil排除在外的价值atípicos为我们建立模型的距离estándar。El siguente ejemplo muestra cómo identificar los valores atípicos一个距离1,5的市长在desviación estándar del modelo，你有一个comparación，可以在pondera menos los valores atípicos。
Cree una señal正弦坐标:
xdata =(0:0.1:2 *π)';y0 =罪(xdata);
Añada ruido a la señal con varianza no constant:
响应相关的高斯噪声gnoise = y0。* randn(大小(y0));%满头花白的噪音spnoise = 0(大小(y0));p = randperm(长度(y0));sppoints = p(1:圆形(长度(p) / 5));spnoise (sppoints) = 5 *标志(y0 (sppoints));Ydata = y0 + gnoise + spnoise;
参照正弦曲线调整los datos ruidosos:
f = fittype (“* sin (b * x)”）;fit1 =适合(xdata ydata f,曾经繁荣的[1]);
确认los valores atípicos como aquellos puntos que encuentran a una mayor que 1,5 veces la desviación estándar del modelo de refercia y rejustlos datos excluyendo los valores atípicos:
fdata =函数宏指令(fit1 xdata);I = abs(fdata - ydata) > 1.5*std(ydata);离群值= excludedata (xdata ydata,“指标”,我);fit2 =适合(xdata ydata f,曾经繁荣的[1],．．．“排除”、异常值);
比较el efecto de excluir los valores atípicos con el efecto de darles una ponderación bicuadrada menor en un ajustrobusto:
fit3 =适合(xdata ydata f,曾经繁荣的[1],“稳健”，“上”）;
代表los datos, los valores atípicos y los resultados de los adjustment:
情节(fit1的r -xdata ydata,“k”。离群值,“m *”)举行在情节(fit2“c——”)情节(fit3”乙:“) xlim([0 2 *π])
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