数据分析系列 之3σ规则/依据拉依达准则来剔除异常值

1 相关原理
3σ原则为
数值分布在(μ-σ,μ+σ)中的概率为0.6827
数值分布在(μ-2σ,μ+2σ)中的概率为0.9545
数值分布在(μ-3σ,μ+3σ)中的概率为0.9973
可以认为，Y 的取值几乎全部集中在(μ-3σ,μ+3σ)区间内，超出这个范围的可能性仅占不到0.3%.

2 代码实现

public class Pauta{
     //创建拉依达类
	private double arr[]; //接受原始数组
	public Pauta(double temp[]) {
     //利用构造方法来得的原始数组
		this.arr=temp;
		System.out.print("原始数组：");
		for(double x:arr) {
    
			System.out.print(x+"、");
	}
System.out.println();
}

	public double average() {
     //原始数组的算数平均值方法
		double sum=0;
		for(int x=0;x<arr.length;x++)
			sum+=arr[x];
			}
	return sum/arr.length;
}

	public double[] residualError() {
    //原始数组的剩余误差方法
		double rE[]=new double[] {
    };
			for(int x=0;x<arr.length;x++) {
    
			rE[x]=arr[x]-average();
		}
	return rE;
	}

	public double standardVariance() {
    //原始数组的标准方差值计算方法
		double sum=0;
		for(int int x=0;x<arr.length;x++) {
    
			sum+=Math.pow(arr[x]-average(),2);
		}
		return Math.sqrt(sum/(arr.length-1));
	}

	public void judge() {
     //判断异常值方法，若异常，则输出
		for(int int x=0;x<arr.length;x++) {
    
			if(Math.abs(arr[x]-average())>(3*standardVariance())) {
    
			System.out.println("该数组中的第"+(x+1)+"个元素属于异常值");
			}
		}
	}
}

public class client{
    
	public static void main(String args[]) {
    
		double data[]=new double[] {
    1,2,8,10,8,5,2,4,6,11,15};//原始数组
		Pauta pau=new Pauta(data);//原始数组封装后输出
		System.out.println("算数平均值："+pau.average());//算数平均值
		/*此处的剩余误差输出略*/
		System.out.println("标准方差："+pau.standardVariance());//标准方差
		pau.judge();//判断异常值方法
	}
}

参考资料：
https://wenku.baidu.com/view/cce8bacc142ded630b1c59eef8c75fbfc77d9407.html JAVA使用：3σ规则、依据拉依达准则来剔除异常值程序