m1=arima(da1,order=c(1,1,0),seasonal=list(order=c(2,1,0),period=12),method="ML") m2=arima(da1,order=c(1,1,1)) m3=arima(da1,order=c(2,1,0)) m4=arima(da1,order=c(0,1,3)) m5 <- auto.arima(da1) yichang.m1=arimax(x = da1, order = c(1, 1, 0), seasonal = list(order = c(2, 1, 0), period = 12), xtransf=data.frame(I0910=1*(seq(da1)==35),I0910=1*(seq(da1)==47)),transfer=list(c(0,0),c(1,0)) ) Series: da1 ARIMA(1,1,0)(2,1,0)[12] Coefficients: ar1 sar1 sar2 I0910-MA0 I0910.1-AR1 I0910.1-MA0 0.7790 -0.9910 -0.6312 -0.6259 1.0074 1.4177 s.e. 0.0692 0.0834 0.0799 0.3031 0.0412 0.4357 sigma^2 estimated as 0.4434: log likelihood=-93.3 AIC=198.6 AICc=200.09 BIC=215.53 yichang.m2=arimax(da1,order=c(1,1,1),xtransf=data.frame(I0910=1*(seq(da1)==35),I0910=1*(se q(da1)==47)),transfer=list(c(0,0),c(1,0))) Series: da1 ARIMA(1,1,1) Coefficients: ar1 ma1 I0910-MA0 I0910.1-AR1 I0910.1-MA0 0.6804 0.4223 -0.6655 0.9989 1.1897 s.e. 0.0848 0.0957 0.2065 0.0543 0.3833 sigma^2 estimated as 0.3583: log likelihood=-86.71 AIC=183.41 AICc=184.37 BIC=198.74 yichang.m3=arimax(da1,order=c(2,1,0),xtransf=data.frame(I0910=1*(seq(da1)==35),I0910=1*(se q(da1)==47)),transfer=list(c(0,0),c(1,0))) Series: da1 ARIMA(2,1,0) Coefficients: ar1 ar2 I0910-MA0 I0910.1-AR1 I0910.1-MA0 1.0891 -0.3466 -0.6544 1.0082 1.1721 s.e. 0.0963 0.0959 0.2190 0.0326 0.3997 sigma^2 estimated as 0.3613: log likelihood=-87.11 AIC=184.21 AICc=185.17 BIC=199.53 yichang.m4=arimax(da1,order=c(0,1,3),xtransf=data.frame(I0910=1*(seq(da1)==35),I0910=1*(se q(da1)==47)),transfer=list(c(0,0),c(1,0)))
012. 数据预处理（1）——剔除异常值及平滑处理测量数据在其采集与传输过程中，由于环境干扰或人为因素有可能造成个别数据不切合实际或丢失，这种数据称为异常值。为了恢复数据的客观真实性以便将来得到更好的分析结果，有必要先对原始数据（1）剔除异常值； 另外，无论是人工观测的数据还是由数据采集系统获取的数据，都不可避免叠加上“噪声”干扰（反映在曲线图形上就是一些“毛刺和尖峰”）。为了提高数据的质量，必须对数据进行（2）平滑处理（去噪声干扰）； （一）剔除异常值。 注：若是有空缺值，或导入Matlab数据显示为“NaN”（非数），需要①忽略整条空缺值数据，或者②填上空缺值。 填空缺值的方法，通常有两种：A. 使用样本平均值填充；B. 使用判定树或贝叶斯分类等方法推导最可能的值填充（略）。 一、基本思想： 规定一个置信水平，确定一个置信限度，凡是超过该限度的误差，就认为它是异常值，从而予以剔除。
二、常用方法：拉依达方法、肖维勒方法、一阶差分法。 注意：这些方法都是假设数据依正态分布为前提的。 1. 拉依达方法（非等置信概率） 如果某测量值与平均值之差大于标准偏差的三倍，则予以剔除。 3x i x x S -> 其中，11n i i x x n ==∑为样本均值，1 2 2 11()1n x i i S x x n =?? ??? =--∑为样本的标准偏差。 注：适合大样本数据，建议测量次数≥50次。 代码实例（略）。 2. 肖维勒方法（等置信概率） 在 n 次测量结果中，如果某误差可能出现的次数小于半次时，就予以剔除。 这实质上是规定了置信概率为1-1/2n ，根据这一置信概率，可计算出肖维勒系数，也可从表中查出，当要求不很严格时，还可按下列近似公式计算： 10.4ln()n n ω=+
数据中异常值的检测与处理方法 一、数据中的异常值 各种类型的异常值： 数据输入错误：数据收集，记录或输入过程中出现的人为错误可能导致数据异常。例如：一个客户的年收入是$ 100,000。数据输入运算符偶然会在图中增加一个零。现在收入是100万美元，是现在的10倍。显然，与其他人口相比，这将是异常值。 测量误差：这是最常见的异常值来源。这是在使用的测量仪器出现故障时引起的。例如：有10台称重机。其中9个是正确的，1个是错误的。 有问题的机器上的人测量的重量将比组中其他人的更高/更低。在错误的机器上测量的重量可能导致异常值。 实验错误：异常值的另一个原因是实验错误。举例来说：在七名跑步者的100米短跑中，一名跑步者错过了专注于“出发”的信号，导致他迟到。 因此，这导致跑步者的跑步时间比其他跑步者多。他的总运行时间可能是一个离群值。 故意的异常值：这在涉及敏感数据的自我报告的度量中通常被发现。例如：青少年通常会假报他们消耗的酒精量。只有一小部分会报告实际价值。 这里的实际值可能看起来像异常值，因为其余的青少年正在假报消费量。 数据处理错误：当我们进行数据挖掘时，我们从多个来源提取数据。某些操作或提取错误可能会导致数据集中的异常值。 抽样错误：例如，我们必须测量运动员的身高。错误地，我们在样本中包括一些篮球运动员。这个包含可能会导致数据集中的异常值。 自然异常值：当异常值不是人为的（由于错误），这是一个自然的异常值。例如：保险公司的前50名理财顾问的表现远远高于其他人。令人惊讶的是，这不是由于任何错误。因此，进行任何数据挖掘时，我们会分别处理这个细分的数据。
在以上的异常值类型中，对于房地产数据，可能出现的异常值类型主 要有：(1)数据输入错误，例如房产经纪人在发布房源信息时由于输入错误，而导致房价、面积等相关信息的异常；在数据的提取过程中也可能会出现异常值，比如在提取出售二手房单价时，遇到“1室7800元/m 2”，提取其中的数字结果为“17800”，这样就造成了该条案例的单价远远异常于同一小区的其他房源价格，如果没有去掉这个异常值，将会导致整个小区的房屋单价均值偏高，与实际不符。(2)故意的异常值，可能会存在一些人，为了吸引别人来电询问房源，故意把价格压低，比如房屋单价为1元等等；(3)自然异常值。房价中也会有一些实际就是比普通住宅价格高很多的真实价格，这个就需要根据实际请况进行判断，或在有需求时单独分析。 二、数据中异常值的检测 各种类型的异常值检测： 1、四分位数展布法 方法[1]：大于下四分位数加倍四分位距或小于上四分位数减倍。 把数据按照从小到大排序，其中25%为下四分位用FL 表示，75%处为上四分位用FU 表示。 计算展布为：L U F F F d -=，展布（间距）为上四分位数减去下四分位数。 最小估计值（下截断点）：F L d F 5.1- 最大估计值（上截断点）：F U d F 5.1+ 数据集中任意数用X 表示，F U F L d F X d F 5.15.1+<<-， 上面的参数不是绝对的，而是根据经验，但是效果很好。计算的是中度异常，参数等于3时，计算的是极度异常。我们把异常值定义为小于下截断点，或者大于上截断点的数据称为异常值。
商业经济与管理2009年 摘要：单位根检验是协整建模及误差修正分析的基础与前提。单位根检验结果是否可 信，直接影响后续的协整建模过程，从而影响变量之间长期的结构均衡关系，以及短期的误差修正机制。事实上，单位根检验对样本异常值点十分敏感，从而容易导致检验结果的不稳定。与现有大多文献中的模拟数据不同，本文以实例给出了这样一个强有力证据：即使是单个异常值点，也可以对单位根检验产生致命的攻击。同时，比较了不同单位根检验方法对异常值点影响的敏感度。最后，建议了一种诊断单位根检验强影响点的预识别方法。 关键词：单位根检验；协整建模；异常值点；强影响点；Cook 距离中图分类号：C8 文献标识码：A 文章编号：1000－2154（2009）01－0076－08 一、引言 协整理论是当代经济计量学发展中最具代表性的、具有里程碑意义的创新成果。协整理论自Granger （1981）［1］，Engle and Granger （1987）［2］提出以来，已经成为世界各国经济学家分析经济变量之间结构均衡关系的标准方法。尤其是以2003年Granger 与Engle 共同获得诺贝尔经济学奖为标志，早期提出的以线性为特征的线性协整理论已经基本趋于成熟，形成一整套标准的、甚至是固定的建模程序和步骤。近十几年来，经济计量学家大多致力于拓展线性协整理论的研究，并将注意力转移到非线性协整理论、Panel Data 协整理论、拟协整理论、结构变动协整理论、协整P —T 分解技术、分形协整理论、季节协整理论、非参数协整理论、半参数协整理论等领域，并取得了极为丰富的、深刻的研究成果，更好地应用到国民经济结构分析与政策行为模拟和预测，有效地指导了经济和社会实践。然而，也有一部分专家、学者致力于传统协整模型的稳健性研究，尤其关注异常值、均值漂移、方差革新扰动及方差结构变化等对协整建模的影响。这是对传统协整理论的进一步完善和深化，同时也开辟了现代协整理论研究的新方向——— 协整诊断理论，它不仅涵盖传统的线性协整理论，而且也适用于上述现代协整理论。这是一个亟待开发的领域，它是绚丽多姿的协整理论百花园中重要的一员。 事实上，尽管协整理论多姿多彩，有各种不同的分类，但它们之间有一个核心的联系纽带，这就是假设检验。不同的协整模型可以有不同的参数（函数或泛函）估计，但它们是否合理，在多大程度上是合理的，归根结底要通过假设检验来判定。这样，一旦假设检验的结果受到少数异常值的致命影响，也即在同一显著 收稿日期：2008-10-23 基金项目：国家自然科学基金项目（70873015；70473012）；教育部人文社会科学重点研究基地———中国人民大学应用统计科学研究中心重大项目（05jjd910153）；辽宁省高等学校优秀人才支持计划（辽教发［2006］124号）以及2008年度教育部回国人员科研启动金项目联合资助。 作者简介：赵进文（1964-），男，山西榆社人，东北财经大学统计学院特级教授，博士生导师，博士后合作导师，经济学博士（后），主要从事经济计量学、模型诊断、稳健建模、宏观经济政策分析、统计学、数学等方面研究。 异常值点对单位根检验的致命影响 赵进文1,2 （1.东北财经大学统计学院，大连116025；2.中国人民大学应用统计科学研究中心，北京100872） 商业经济与管理JOURNAL OF BUSINESS ECONOMICS 第1期总第207期 2009年1月 No.1Vol.207 Jan.2009DOI:10.14134/https://www.doczj.com/doc/5213639481.html,33-1336/f.2009.01.001
如何利用SPSS 19.0剔除数据中的异常值(Outliers) 一般数组应遵循正态分布，但一列数组中有可能会出现异常值，从而影响数据的方差和统计结果，因此挡在SPSS中输入数据后，首先要检查数据中是否存在异常值。方法如下： 1.选择想要观察的数据，此处我们选择normal 列中的数据进行查看 2.进入菜单栏中“分析”→“描述统计”→“探索” 3.将“normal”数组放入因变量列表中
4.点击“探索”窗口中的“统计量”，点掉“描述性”，选择“界外值”和“百分位数” 5.点击“探索”窗口中“绘制”，选择“直方图”，去掉“茎叶图” 6.选择结束后点击“探索”窗口“确定”查看结果： （1）百分位数图：
（2）以50%左右两个百分位数（即四分位数25和75下方的加权平均值）的加权平均值计算最高和最低临界值，使用计算公式如下： Upper=Q3+(2.2*(Q3-Q1)) Lower=Q1-(2.2*(Q3-Q1)) 此处Q3=26.0281, Q1=17.8396 计算后，Upper=44.0428，Lower=-0.1751 （3）查看“极值”表格： 极值 案例号值 normal 最高 1 20 29.30 2 22 29.30 3 2 4 29.30 4 46 29.30 5 47 29.30a 最低 1 81 16.82 2 78 16.82 3 75 16.82 4 57 16.82 5 54 16.82b a. 上限值表中仅显示一部分具有值 29.30 的案例。 b. 下限值表中仅显示一部分具有值 16.82 的案例。 如果有最高值查过Upper，或最低值小于Lower值，则被视为Outliers, 即异常值。由图中看，此列数组并无异常值
检验报告参考值及临床意义 一、血液常规分析 项目参考值临床意义 白细胞计数 (WBC) 成人 [3.9-10×10^9/ L] 儿童 [5-12×10^9/L] 新生儿 [15-20×10^9/L ] ●增加：常见于急性细菌性感染和化脓性炎症、尿毒症、严重组织损伤、传 染病、严重烧伤、单核细胞增多症、传染性淋巴细胞增多症、手术创伤后、 急性出血或溶血、白血病、恶性肿瘤、心肌梗死、肾移植术后排斥等。●减 少：常见于病毒感染、伤寒、副伤寒、自身免疫性疾病、黑热病、再生障碍 性疾病（如红斑狼疮等）、黑热病、再生障碍性贫血、疟疾、极度严重感染、 肿瘤化疗后、放射线及镭照射后、非白血病性脾功能亢进、化学物质如铅、 苯等中毒、长期服用氯霉素等。 淋巴细 胞(LYMPH%)[0.2-0 .4] ( LYMPH#)[0.08 -4×10^9/L] ●增多：常见于病毒性感染（如风疹、腮腺炎等）、某些细菌感染（如百日 咳、结核等）、白血病（如急、慢性淋巴细胞性白血病等）、肾移植术后等。 另外再生障碍性贫血、粒细胞缺乏症时，由于中性粒细胞显著降低，淋巴细 胞可相对增多。淋巴细胞计数●减少：多见于传染病急性期、放射病、细胞 免疫缺陷病、严重化脓性感染、应用肾上腺皮质激素或促肾上腺皮质激素等。 单核细 胞(MONO%)[0.03-0 .08] ( MONO#)[0.08- 0.9×10^9/L] ●增多：常见于某些感染（如亚急性感染性心内膜炎）、急性感染的恢复期、 活动性肺结核（如严重的浸润性和粟粒性肺结核）、某些白血病（如粒细胞 缺乏症的恢复期等）等。●减少：临床意义不大 中性粒细胞(NEUT%)[0.5-0. 7] (NEUT#)[2-7×1 0^9/L] ●增多：常见于急性感染或炎症（如急性化脓性胆囊炎、急性胰腺炎等）、 广泛组织损伤或坏死（如严重外伤、手术创伤等）、急性溶血、急性失血、 急性中毒（如汞、铅等的外源性中毒以及尿毒症等内源性中毒）、恶性肿瘤、 粒细胞性白血病、类白血病反应、骨髓增殖性疾病（如真性红细胞增多症等） 等，也可见于类风湿性关节炎、自身免疫性溶血性贫血、痛风、严重缺氧、 应用皮质激素、肾上腺素及氯化锂等。●减少：主要见于伤寒、副伤寒、疟 疾、流感、布氏杆菌病、麻疹、抗癌药物治疗、化学药物中毒、X线及镭照 射、再生障碍性贫血、粒细胞缺乏症、白细胞减少性白血病、自身免疫性疾 病（如系统性红斑狼疮等）、重度感染、脾功能亢进（如门脉性肝硬化），过 敏性休克、长期服用氯霉素等。 嗜酸细 胞(EO%)[<0.07]嗜 酸细胞计数 (EO#)[<0.5×10 ^9/L] ●增多：最常见于寄生虫病（如肠道钩虫感染、肠外血吸虫等感染）、变态 反应性疾病（如支气管哮喘、坏死性血管炎等）、皮肤病（如湿疹、剥脱性 皮炎等）、血液病（如慢性粒细胞白血病、直性红细胞增多症等）、某些恶性 肿瘤（如肺癌等）、某些传染病（如猩红热急性期）、风湿性疾病、脑垂体前 叶功能减低症、肾上腺皮质功能减低症、过敏性间质性肾炎等。●减少：临 床意义较小。见于长期应用肾上腺皮质激素后、某些急性传染病（如伤寒极 期等）等。 嗜碱细胞(BASO%)[<0.05] BASO# [<0.03×10^9/L ] ●增多：常见于过敏性或炎症性疾病（如荨麻疹等）、骨髓增生性疾病（如 真性红细胞增多症等）、嗜碱性粒细胞白血病、霍奇金病、癌转移、铅中毒 等。 红细胞(RBC)●增多：见于原发性红细胞增多性疾病（如真性红细胞增多症等）、继发性
一、线性方程的异常值剔除——肖维勒准则，适用于小样本和线性分析 1、用spss方法计算出残差和标准值，具体步骤如下： 步骤1：选择菜单“【分析】—>【回归】—>【线性】”，打开Linear Regression 对话框。将变量住房支出y移入Dependent列表框中，将年收入x移入Independents 列表框中。在Method 框中选择Enter 选项，表示所选自变量全部进入回归模型。 步骤2：单击Statistics 按钮，如图在Statistics 子对话框。该对话框中设置要输出的统计量。这里选中估计、模型拟合度复选框。 ?估计：输出有关回归系数的统计量，包括回归系数、回归系数的标准差、标准化的回归系数、t 统计量及其对应的p值等。 ?置信区间：输出每个回归系数的95％的置信度估计区间。 ?协方差矩阵：输出解释变量的相关系数矩阵和协差阵。 ?模型拟合度：输出可决系数、调整的可决系数、回归方程的标准误差 回归方程F检验的方差分析 步骤3：单击绘制按钮，在Plots子对话框中的标准化残差图选项栏中选中正态概率图复选框，以便对残差的正态性进行分析。 步骤4：单击保存按钮，在Save 子对话框中残差选项栏中选中未标准化复选框，这样可以在数据文件中生成一个变量名尾res_1 的残差变量，以便对残差进行进一步分析。 其余保持Spss 默认选项。在主对话框中单击ok按钮，执行线性回归命令。 结果输出与分析 散点图（判断随机扰动项是否存在异方差，根据散点图，若随着解释变量x的增大，被解释变量的波动幅度明显增大，说明随机扰动项可能存在比较严重的异方差问题，应该利用加权最小二乘法等方法对模型进行修正）、相关系数表Correlations（皮尔逊相关系数，双尾检验概率p值尾<0.05，则变量之间显著相关，在此前提下进一步进行回归分析，建立一元线性
尿常规临床检验参考值及临床意义尿液常规检查包括一般性状检查，化学检查和显微镜检查三个方面。 一、一般性状检查 一般性状检查包括尿量、尿色、尿的气味及尿的比重、酸碱度的检查。 （一）尿量 正常人每日的尿量约为1000-2000亳升。 尿量异常的几种情况—— 1、多尿 每日的尿量在2500毫升以上称为多尿。多见于下列疾病 （1）内分泌疾病：如糖尿病、原发性甲状旁腺功能亢进及原发性醛固酮增多症等。 （2）肾脏疾病：如慢性肾盂肾炎、高血压肾病、慢性肾小管功能衰竭等。 （3）精神性多尿：多因精神因素引起，如紧张、工作压力太大等。 2、少尿或无尿 每日尿量在400毫升以下称为少尿，而每日尿量在100毫升以下称为无尿。常见于以下疾病: （1）肾脏疾病：如急性肾小球肾炎、慢性肾炎急性发作，急性肾功能衰竭等。 （2）各种原因所引起的休克、严重脱水或电解质紊乱，或各种原因所引起的的尿路梗阻。 （二）颜色 正常新鲜的尿液为淡黄色透明的液体。放置一段时间后可见微量絮状沉淀。尿色的深浅常与食物、药物及尿量多少有关。 常见的颜色异常的尿液有以下几种—— 1、红色 尿液内含有一定量的红细胞时尿液呈红色，医学上称为血尿。常见于肾结核、肾肿瘤、肾或泌尿道结石、急性肾小球肾炎、肾盂肾炎、膀胱炎等。也可见于出血性疾病，如血小板减少性紫癜、血友病等。 注意：当服用色素、药物等也会造成红色的尿液，需认真鉴别。 2、酱油或浓茶色 常见于蚕豆病、黑尿热、急性肝炎、阵发性睡眠性血红蛋白尿及血型不合的输血反应等。 3、乳白色 常见于丝虫病、结核、肿瘤、胸腹部创伤或某些原因引起肾周围淋巴循环受阻。 此外，当患者患有泌尿系统感染疾病时，如膀胱炎、肾盂肾炎等，尿液放置后可见白色云絮状沉淀。注意：正常尿中，如含多量磷酸盐时，尿液也可呈乳白色，尤其是在冬季气温低时最为多见。 4、黄色 常见于阻塞性黄疸、肝细胞性黄疸。这是因为尿内含有大量的结合胆红素而造成的。 也可见于在服用某些药物后，如核黄素、黄连素、灭滴灵等。 5、蓝绿色 多见于使用美蓝、消炎痛、氨苯喋啶等药物后。 （三）比重 正常人尿比重多在1.015-1.025之间。尿比重的高低多与尿量的多少有关，一般情况下，尿量越多，尿比重就越低。 1、尿比重增高：多见于急性肾炎、糖尿病、休克或脱水患者。 2、尿比重减低：多见于慢性肾炎、尿崩症患者。 （四）酸碱度 正常尿液一般为弱酸性，其PH范围为5.4-8.4。其改变可受疾病、用药及饮食的影响。尿液久置后，因细菌分解尿素，可使酸性尿变为碱性尿。 1、强酸性的新鲜尿 常见于糖尿病、痛风、白血病或服用某些药物（如氯化铵）等。 2、强碱性新鲜尿 常见于膀胱炎、碱中毒或服用某些药物（如碳酸氢钠）等。
实验五:残差分析 【实验目的】 （1）通过残差检验，掌握残差分析的方法 （2）异常值检验 【仪器设备】 计算机、spss软件、何晓群《实用回归分析》表和表的数据 【实验内容、步骤和结果】 对何晓群《实用回归分析》表的数据进行残差分析 原始数据如表1，其中y表示货运总量（亿吨）x1表示工业总产值（亿元）x2表示农业总产值（亿元）x3表示居民非商业支出（亿元） 表1. 对表1数据用spss软件进行分析得以下各表
由上表可知复相关系数R=，决定系数R方=，由决定系数看出回归方程的显著性不高，接下来看方差分析表3 由表3知F值为较小，说明x1、x2、x3整体上对y的影响不太显著。 表4系数 模型非标准化系数标准系数 t Sig. B标准误差试用版 1(常量).096 x1.385.100 x2.535.049 x3.277.284
表4系数 模型 非标准化系数 标准系数 t Sig. B 标准 误差 试用版 1 (常量) .096 x1 .385 .100 x2 .535 .049 x3 .277 .284 回归方程为 123348.280 3.7547.10112.447y x x x =-+++
图1.学生化残差
差 残差: 对数据用spss进行分析得 表6异常值的诊断分析
数据不存在异常值.绝对值最大的删除学生化残差为SDR=,因而根据学生化删除残差诊断认为第6个数据为异常值.其中中心化杠杆值,cook距离为位于第一大.因此第6个数据为异常值. 对何晓群《实用回归分析》表的数据进行残差分析 原始数据为 : 表个啤酒品牌的广告费用和销售量
QC检验异常值处理标准操作规程 1目的 本程序规定了QC所涉及的各检验项目出现检验结果异常情况的处理原则和管理办法。通过实施本程序，对产品检验结果异常情况进行规范管理。 2 管理程序 1) 检验结果异常的处理原则 凡出现下列情况均属异常，必须填写《检验异常值发生的初期调查报告书》见附表一异常值：指在药品生产的试验检验中，相当于下面a～e的任何一个的所有测定值。 a 超出《药品生产批准、公定书，以及公司内部标准书中所规定的标准》的检验结果 b 虽然符合2.1的标准，但超过管理范围的检验结果。 c 在重复测定次数ｎ＝2以上的计量试验中，偏离检验标准规格幅度的1/2以上的最 大，最小的各试验结果。 d 检测以及验证等中，超出“期待结果”的试验结果 e 在长期稳定性试验中，超出质量标准时，或者特别做出的试验实施方案中，超出上 面所规定的规格的试验结果。 2) 管理范围：仅在最终成品检验的定量检验中设定。指和检验标准规格不同，为根据 日常的检验结果成品质量的偏差如下所示，作为范围数据化的值。考虑规格值和分析的精确度，难以设定管理范围的计量仪器除外。 3) 检验分析责任者：具有质量管理方面丰富的知识，在品质总责任者的领导下进行总管分析实施人的人员。 4)对照品：指过去没有发现异常的批留样中，最新的批次。用于初期调查。 5)再分析：供试品溶液，标准溶液的第二次分析（包括从同样的试验用标准溶液中的 稀释） 6) 复验：从同样的容器中准备的样品，作为初次检验的追加检验。 3 产生异常值时的处理 分析实施人要充分理解试验操作中对测定值造成较大影响的点。用于检验的装置都要进行校验。作为检验方法规定了系统符合性试验时，必须实施。
尿液分析仪参考值 尿胆原（URO）： 参考值;正常人为弱阳性（+-） 临床意义：1. 正常人为弱阳性反应。2.尿胆原阴性常见于完全阻塞性黄疸。3尿胆原增加常见于溶血性疾病及肝实质病变如肝炎等。 附注： 本实验干扰较多，例如甲醛防腐剂，亚硝酸盐大于0.05g/L，可减低反应灵敏性，出现假阴性。尿胆原不稳定，很快氧化为尿胆素，不与试垫反应，故尿液样本不新鲜会出现假阴性。胆红素(BIL): 参考值：阴性 临床意义;在肝实质性及阻塞性黄疸时，尿中均可出现胆红素。在溶血性黄疸的尿中，一般不见胆红素。 附注：尿中含有维生素c或亚硝酸盐而降低灵敏度，或尿液不新鲜或暴露于阳光而呈假阴性。酮体（KET）; 参考值;阴性 临床意义：1.严重为治疗的糖尿病酸中毒患者酮体呈强阳性反应。2.妊娠剧吐，长期饥饿，营养不良，剧烈运动后以可呈阳性反应。3.急性风湿热，结核病，败血症，急性胃炎伴有严重脱水。麻醉后，中毒性休克等，以可呈阳性。 附注:酮体试垫对温度十分敏感，暴露于室温内湿度中数小时即可失效，故操作时必须于取回试条后立即将试盒盖紧。试垫退色不可在用，同时尿样本应新鲜，如有细菌繁殖可使乙酰乙酸转为假阴性。 隐血（BLD）： 参考值：阴性 临床意义：含游离血红蛋白的尿称为血红蛋白尿，隐血实验呈阳性。正常人尿中无游离血红蛋白。当体内大量溶血时，尤其是血管内溶血，血中游离血红蛋白可大量增加。当超过1-1.35g/L时即出现血红蛋白尿。此种情况常见于血型不合输血，阵发性睡眠性血红蛋白尿，寒冷性血红蛋白尿，急性溶血性疾病等。还可见于各种病毒感染，链球菌败血症，疟疾，大面积烧伤，体外循环，肾透析，手术后所致的红细胞大量破坏等。 附注：试垫检出功能可因尿比重上升或蛋白质增加而减弱，维生素c增加以影响隐血检出，当其含量大于0.57mmol/L(10mg/dl)或尿液以甲醛防腐者，均可出现假阴性。在试垫出现绿色斑点，提示为完整红细胞所致。 蛋白（PRD）： 参考值：阴性或弱阳性 临床意义：尿蛋白除了功能性体位性之外，病理性蛋白尿可分为肾小球性蛋白尿，肾小管性蛋白尿，溢出性蛋白尿，组织性蛋白尿（粘蛋白，IgA，糖蛋白等）及假性蛋白尿（混入脓血等）。病理性蛋白尿是肾病一个早期而易被忽视的指标，阳性可见于急性肾炎，慢性肾炎，隐匿性肾小球肾炎（蛋白质定性多为±—++，定量常在0.2g/24h.不超过1.5g/24h）肾病综合征，肾盂肾炎，肾毒性物质引起肾损伤，系统性红斑狼疮的肾损害肾移植，本周蛋白，妊娠与妊娠中毒症，膀胱炎等。许多药物可使尿蛋白阳性，其中如阿司匹林，青霉素，庆大霉素，氯丙，嗪，灰霉素，干扰素，利福平，黄胺类，可的松非激素消炎剂射线造影剂等。可造成测定的干扰或排泄蛋白增多。
计算VaR值的基本方法 ①方差-协方差法，又称德尔塔正态法。 方差-协方差法的优点是原理简单，计算快捷。确定表现在三个方面：一是不能预测突发事件的风险，原因是方差-协方差法是基于历史数据来估计未来，其成立的假设条件是未来和过去存在着分布的一致性，而突发事件打破了这种分布的一致性，其风险无法从历史序列模型中得到揭示。二是方差-协方差法的正态假设条件受到质疑，由于“肥尾”现象广泛存在，许多金融资产的收益率分布并不符合正态分布，这样，基于正态近似的模型往往会低估实际的风险值。三是方差-协方差法只反映了风险因子对整个组合的一阶线性影响，无法充分度量非线性金融工具(如期权)的风险。 ②历史模拟法 历史模拟法是运用当前资产组合中各证券的权重和各证券的历史数据重新构造资产组合的历史序列，从而得到重新构造资产组合收益率的时间序列。 历史模拟法克服了方差-协方差法的一些缺陷，如考虑了“肥尾”现象，能度量非线性金融工具的风险等，而且历史模拟法是通过历史数据构造收益率分布，不依赖特定的定价模型，这样，也不存在模型风险。 但历史模拟法仍存在不少缺陷：首先，风险包含着时间的变化，单纯依靠历史数据进行风险度量，将低估突发性的收益率波动;其次，风险度量的结果受制于历史周期的长度;再次，历史模拟法以大量的历史数据为基础，对数据的依赖性强;最后，历史模拟法在度量较为庞大且结构复杂的资产组合风险时，工作量十分繁重。 ③蒙特卡洛模型 蒙特卡洛法分两步进行：第一步，设定金融变量的随即过程及过程参数;第二步针对未来利率所有可能的路径情景，模拟资产组合中各证券的价格走势，从而编制出资产组合的收益率分布来度量VaR。 蒙特卡洛模拟法的优点包括：它是一种全值估计方法，可以处理非线性、大幅波动及“肥尾”问题;产生大量路径模拟情景，比历史模拟方法更精确和可靠;可以通过设置消减因子，使得模拟结果对近期市场的变化更快地做出反映。其缺点包括：对于基础风险因素仍然有一定的假设，存在一定的模型风险;计算量很大，且准确性的提高速度较慢，如果一个因素的准确性要提高10倍，就必须将模拟数增加100倍以上;如果产生的数据序列是伪随机数，可能导致错误结果。
异常值SS探测及检验如何用SP 一、采用数据探索过程探测异常值–>“Analyze”–>“Descriptive 菜单程序为: 主现SPSS菜单实中选>–>“Statistics”按钮–Statistics”–>“Explore……”选项个最小值作为异常5“Outliers”复选框。输出结果中将列出5个最大值和的嫌疑值。）探测异常值二、采用箱线图（boxplot箱线图比较直观、形象，易于理解，因此它在统计分析中占有非常重要的地位。利用上述的数据探测过程，在“Explore”对话框中单击“Plots”，出1. 通过“Boxplots”方框可以确定箱线图的生成方式。现如图2所示的对话框，“Factor levels together”复选框表示将要为每个因变量创建一个箱线图，“Dependent together”复选框表示将为每个分组变量水平创建箱线图，“None”复选框表示不创建箱线图。一种给出了两种箱线图，SPSS2. 直接利用SPSS中的画图功能实现箱线图，点:是基本箱线图，另一种是交互式箱线图。基本箱线图的SPSS菜单实现为击主菜单中的“Graphs”选项，在弹出的一级菜单中选择“Boxplot……”点击主菜单中的“Graphs”选项，SPSS菜单实现为:选项。交互式箱形图的在弹出的一级菜单中点击“Interactive”选项，在弹出的二级菜单中选择公司雇员分工种的开始工资为例构造基“Boxplot……”选项。下面仍以A。箱线图中的“○”表示可疑的异常值，此处异常值的确3)(本箱线图如图百分位点上25百分位点和75变量值超过第:，即定采用的是“五数概括法”
百分位点上变75百分位点和25变量值之差的倍(箱体上方)或变量值小于第的点对应的值。箱体下方)量值之差的倍( 。：？？？如何设置。。后的新功能 Data –> Validation三、SPSS 14 法）：±3δ以外的数据为高度异常值，应予剔除。四、Z分标准化法（3δ五、数据异常值的检验能使异常值的检中没有提供直接检验异常数据的工具，但是使用SPSSSPSS等过程，可以对指定变Frequencies中的验工作变得非常方便。通过SPSS量的数据同时得到均值、方差等统计量，代入上述的公式，结合查表，很快更显方便，因为剔除前SPSS就能得出检验结果。在多个异常数据下，使用一个异常数据后，需要对剩余的数据重新计算均值和方差，如果数据很多，只需要重新，而通过SPSS用手工计算将是很烦琐的事情，而且准确度不高。过程的操作就可以了。选择数据以后，重复一次Frequencies 并比较后才能增分别对含异常值和删去异常值两种情况下的数据进 行分析，加可信度，避免误删。 SPSS中异常值的剔除六、Data发现异常值后，把大于等于最小异常值或小于等于最大异常值的值用子菜单里的条件设置按钮，就可以自动剔除异常Cases Select主菜单里的值。承接心得1，数据预处理第二点异常值的处理。我大概学了两门统计软件SPSS和Stata，SPSS用的时间久些，熟悉一下，Stata 最近才学，不是太熟。关于这点我结合着来说。关于异常值的处理可分为两点，一是怎么判定一个值是异常值，二是怎么去处理。判定异常值的方法我个人认为常用的有两点： 是描述性统计分析，看均值、标准差和最大最小值。一般情况下，若
常用临床检验数据正常值 白细胞的正常范围:成人 (4--10 ×109/L 儿童 (5.0— 12.0 ×109/L 新生儿(15.0— 20.0 ×109/L 红细胞参考值是 :男(4.0— 5.5 X1012/L 女(3.5— 5.0 X1012/L 新生儿(6.0— 7.0 X1012/L 血红蛋白参考值是 :男 120— 160g/L 女 110— 150 g/L 新生儿 170— 200 g/L 血小板参考值:100— 300 X109/L 空腹血糖 (GLU:3.9— 6.1mmoL/L 餐后一小时:7.8— 9.0mmoL/L 餐后两小时:3.9— 7.8mmol/L 总胆固醇 (TC:低于 5.20mmol/L(200mg/dl正常 高于 5.72mmol /L(200mg/dl异常 低密度脂蛋白胆固醇 (LDL--C:低于 3.12mmol/L (120mg/dl正常高于 3.64mmol/L(140mg/dl异常高密度脂蛋白胆固醇 (HDL--C:高于 1.04mmol/L (40mg/dl 正常低于 0.91mmol/L(35mg/dl异常
甘油三酯 (TG:低于 1.70mmol/L(150mg/dl正常高于 1.70mmol/L(150mg/dl异常谷丙转氨酶( ALT 正常值:3.00— 40.00u/l 谷草转氨酶( AST 正常值:3.00— 40.00u/l r-谷氨酰转移酶 (r-GT 正常值:11.00— 61.00 u/l 碱性磷酸酶(ALP 正常 值:53.00— 140.00 u/l 总蛋白(TP 正常值:66.00— 88.00 g/l 白蛋白(ALB 正常值:38.00— 51.00 g/l 球蛋白(GLB 正常值:20.00— 30.00 g/l 白球蛋白比(A/G正常值:1.50— 2.50 总胆红素(T-BIL 正常值:0.00— 18.80umol/l 直接胆红素(D-BIL 正常值:0.00—4.30umol/l 间接胆红素(I-BIL 正常值:1.70— 17.30umol/l 总胆汁酸(TBA 正常 值:5.10— 19.00umol/l 肌酐(CREA 正常值:50.00— 132.60umol/l尿素氮(BUN 正常值:2.17— 7.14ummol/l 尿酸(UA 正常值:180.00— 440.00umol/l 肌酸激酶( CK 正常值:24.00— 190.00u/l 乳酸脱氢酶( LDH 正常值:115.00— 220.00u/l
目录 摘要......................................................................... I 关键词...................................................................... I 1引言 (1) 2异常值的判别方法 (1) 检验（3S）准则 (1) 狄克松（Dixon）准则 (2) 格拉布斯（Grubbs）准则 (2) 指数分布时异常值检验 (3) 莱茵达准则（PanTa） (3) 肖维勒准则（Chauvenet） (4) 3 实验异常数据的处理 (4) 4 结束语 (5) 参考文献 (6)
试验数据异常值的检验及剔除方法 摘要：在实验中不可避免会存在一些异常数据，而异常数据的存在会掩盖研究对象的变化规律和对分析结果产生重要的影响，异常值的检验与正确处理是保证原始数据可靠性、平均值与标准差计算准确性的前提.本文简述判别测量值异常的几种统计学方法，并利用DPS软件检验及剔除实验数据中异常值，此方法简单、直观、快捷，适合实验者用于实验的数据处理和分析. 关键词：异常值检验；异常值剔除；DPS；测量数据
1 引言 在实验中，由于测量产生误差，从而导致个别数据出现异常，往往导致结果产生较大的误差，即出现数据的异常.而异常数据的出现会掩盖实验数据的变化规律，以致使研究对象变化规律异常，得出错误结论.因此，正确分析并剔除异常值有助于提高实验精度. 判别实验数据中异常值的步骤是先要检验和分析原始数据的记录、操作方法、实验条件等过程，找出异常值出现的原因并予以剔除. 利用计算机剔除异常值的方法许多专家做了详细的文献[1] 报告.如王鑫，吴先球，用Origin 剔除线形拟合中实验数据的异常值；严昌顺．用计算机快速剔除含粗大误差的“环值”；运用了统计学中各种判别异常值的准则，各种准则的优劣程度将体现在下文. 2 异常值的判别方法 判别异常值的准则很多，常用的有t 检验（3S ）准则、狄克松（Dixon ）准则、格拉布斯（Grubbs ）准则等准则.下面将一一简要介绍. 2.1 检验（3S ）准则 t 检验准则又称罗曼诺夫斯基准则，它是按t 分布的实际误差分布范围来判别异常值，对重复测量次数较少的情况比较合理. 基本思想：首先剔除一个可疑值，然后安t 分布来检验被剔除的值是否为异常值. 设样本数据为123,,n x x x x ，若认j x 为可疑值.计算余下1n -个数据平均值 1n x -及标准差1n s - ，即2 111,1,1n n i n i i j x x s n --=≠=-∑. 然后，按t 分布来判别被剔除的值j x 是否为异常值. 若1(,)n j x x kn a -->，则j x 为异常值，应予剔除，否则为正常值，应予以保留.其中：a 为显著水平；n 数据个数；(,)k n a 为检验系数，可通过查表得到.
常规生化检验项目各项指标参考范围及临床意义 注：以下各项所述临床意义，仅是表明患某些疾病的可能性，并不表示一定患有某病。请勿随便对号入座！如有疑问请至医院由专业医生结合体格检查等后确诊！！！ 肝功能 检验项目谷丙转氨酶 英文缩写 ALT 正常参考值 0-40IU/L 临床意义增高：常见于急慢性肝炎，药物性肝损伤，脂肪肝，肝硬化，心梗，胆道疾病等。 检验项目谷草转氨酶 英文缩写 AST 正常参考值 0-40I/L 临床意义增高：常见于心梗，急慢性肝炎，中毒性肝炎，心功能不全，皮肌炎等。 检验项目转肽酶 英文缩写 GGT 正常参考值 0-40IU/L 临床意义增高：常见于原发性或转移性肝癌，急性肝炎，慢性肝炎活动期，肝硬化，急性胰腺炎及心力衰竭等。
检验项目碱性磷酸酶 英文缩写 ALP 正常参考值 30-115IU/L 临床意义增高：常见于肝癌，肝硬化，阻塞性黄疸，急慢性黄疸型肝炎，骨细胞瘤，骨折及少年儿童。 检验项目总胆红素 英文缩写 TBIL 正常参考值 4.00-17.39umol/L 临床意义增高：原发生胆汁性肝硬化急性黄疸型肝炎，慢性活动期肝炎，病毒性肝炎。肝硬化，溶血性黄疸，新生儿黄疸，胆石症等 检验项目直接胆红素 英文缩写 DBIL 正常参考值 0.00-6.00umol/L 临床意义增高：常见于阻塞性黄疸，肝癌，胰头癌，胆石症等。 检验项目游离胆红素 英文缩写 IBIL 正常参考值 0.00-17.39umol/L 临床意义增高：见于溶血性黄疸，新生儿黄疸，血型不符的输血反应
检验项目总蛋白 英文缩写 TP 正常参考值 55.00-85.00g/L 临床意义增高：常见于高度脱水症（如腹泄、沤吐，休克，高热）及多发性骨髓瘤。降低：常见于恶性肿瘤，重症结核，营养及吸收障碍，肝硬化，肾病综合症，烧伤，失血。 检验项目白蛋白 英文缩写 ALB 正常参考值 35.00-55.00g/L 临床意义增高：常见于严重失水而导致血浆浓缩，使白蛋白浓度上升。降低：基本与总蛋白相同，特别是肝脏，肾脏疾病更为明显，见于慢性肝炎、肝硬化、肝癌、肾炎等。如白蛋白30g/L,则预后较差。 检验项目球蛋白 英文缩写 GLO 正常参考值 15-35g/L 临床意义增高：常见于肝脏疾病（如慢性肝炎、肝硬化、肝癌、肾炎等），网状内皮系统疾病，如多发性骨髓瘤，单核细胞性白血病，慢性感染，如化脓性感染、梅毒、麻风、结缔组织病。 检验项目白/球比值
data下拉菜单里有define variable properties,把变量选到右边的框里，点continue，在新窗口中有变量在样本中的所有取值，要定义某个值是异常值，就把相应的missing框勾上就ok 啦~~~然后再处理数据时这些值就已经被剔除，不参与分析了~~~ 使用箱型图Boxplot...发现异常值，然后把大于等于最小异常值或小于等于最大异常值的值 用Data主菜单里的Cases Select子菜单里的条件设置按钮，就可以自动剔除异常值。 spss里有个功能，好像是绘图吧。绘制Box plot图的。Box plot，可译成箱线图，由一个矩形箱和几条线段组合而成。针对一个数据批，其箱线图的绘制一般由以下几个步骤：第一、画数轴，度量单位大小和数据批的单位一致，起点比最小值稍小，长度比该数据批的全距稍长。 第二、画一个矩形盒，两端边的位置分别对应数据批的上下四分位数（Q1 和Q3）。在矩形盒内部中位数（X m）位置画一条线段为中位线。 第三、在Q3＋1.5IQR（四分位距）和Q1－1.5IQR处画两条与中位线一样的线段，这两条线段为异常值截断点，称其为内限；在F＋3IQR和F－3IQR处画两条线段，称其为外限。处于内限以外位置的点表示的数据都是异常值，其中在内限与外限之间的异常值为温和的异常值（mild outliers），在外限以外的为极端的异常值(extreme outliers)。 第四、从矩形盒两端边向外各画一条线段直到不是异常值的最远点，表示该批数据正常值的分布区间。 第五、用“〇”标出温和的异常值，用“＊”标出极端的异常值。相同值的数据点并列标出在同一数据线位置上，不同值的数据点标在不同数据线位置上。至此一批数据的箱线图便绘出了。统计软件绘制的箱线图一般没有标出内限和外限。箱线图示例可见下图。 我常用一下方法: 1、可以通过“分析”下“描述统计“下“频率”的”绘制“直方图”，看图发现频数出现最少的值，就可能是异常值，但还要看距离其它情况的程度。 2、可通过“分析”下的“描述统计”下的“探索”下的“绘制”选项的“叶茎图”，看个案偏离箱体边缘(上端、下端)的距离是箱体的几倍，“○”代表在1.5-3倍之间(离群点)，“*”代表超过3倍(极端离群点)。 3、可以通过“分析”下“描述统计“下“描述”下的选项“将标准化存为变量Z”，选择相应的变量，“确定”。将生成新变量，如果值超过2，肯定是异常值。