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绝对中位差

绝对中位差，即Median Absolute Deviation(MAD)，是对单变量数值型数据的样本偏差的一种鲁棒性测量[6]，通常由下式计算而得：

其中在先验为正态分布的情况下，一般C选择1.4826，k选择3。MAD假定样本中间的50%区域均为正常样本，而异常样本落在两侧的50%区域内。当样本服从正态分布的情况下，MAD指标相较于标准差更能适应数据集中的异常值。对于标准差，使用的是数据到均值的距离平方，较大的偏差权重较大，异常值对结果影响不能忽视，而对MAD而言少量的异常值不会影响实验的结果，MAD算法对于数据的正态性有较高要求。

箱形图

箱形图主要通过几个统计量来描述样本分布的离散程度以及对称性，包括：

• Q0：最小值（Minimum）

• Q1：下四分位数（Lower Quartile）

• Q2：中位数（Median）

• Q3：上四分位数（Upper Quartile）

• Q4：最大值（Maximum）