异常值分析:修订间差异

来自决策链云智库
(创建页面,内容为“{{Infobox nodebasic |nodename=异常值分析 |nodeimage=Outlier Analysis.png |icon=Outlier Analysis.svg |simpleicon=Outlier Analysis_Pure.svg |developer=Dev.Team-DPS |productionstate={{图标文件|Win}} / {{图标文件|W10}} Win10及以上可用 |productionstatedesc=在V1.0.2部署 |nodeenglishname=Has english name::Outlier Analysis |abbreviation=Has abbreviation::OtliA |funcmaincategory=数据分析 |funcsubcategory…”)
 
无编辑摘要
 
第7行: 第7行:
|productionstate={{图标文件|Win}} / {{图标文件|W10}} Win10及以上可用
|productionstate={{图标文件|Win}} / {{图标文件|W10}} Win10及以上可用
|productionstatedesc=在[[Update:DecisionLinnc 1.0.2.0|V1.0.2]]部署
|productionstatedesc=在[[Update:DecisionLinnc 1.0.2.0|V1.0.2]]部署
|nodeenglishname=[[Has english name::Outlier Analysis]]
|nodeenglishname=Outlier Analysis
|abbreviation=[[Has abbreviation::OtliA]]
|abbreviation=OtliA
|funcmaincategory=数据分析
|funcmaincategory=数据分析
|funcsubcategory=[[DataAGM Lv1 Cat::多元分析]]
|funcsubcategory=[[DataAGM Lv1 Cat::多元分析]]
第24行: 第24行:
|nodeoutputports=WorkFlow-Control ➤;Transfer-Table ■
|nodeoutputports=WorkFlow-Control ➤;Transfer-Table ■
|statsapewikiurl=https://wiki.statsape.com/异常值分析
|statsapewikiurl=https://wiki.statsape.com/异常值分析
|previousnode=[[IDI和NRI]]
|previousnode=[[倾向性评分匹配]]
|nextnode=[[孟德尔随机化]]
|nextnode=[[孟德尔随机化]]
}}
}}





2024年1月19日 (五) 19:21的最新版本

Outlier Analysis.png
节点状态
Windows / Windows 10 Win10及以上可用
V1.0.2部署
异常值分析Outlier Analysis.svg
节点开发者决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS)
节点英文名Outlier Analysis
功能主类别数据分析
英文缩写OtliA
功能亚类别多元分析
节点类型数据挖掘
开发语言R
节点简介

异常值是指在数据中具有非常不同于其他数据点的值,可能是由于数据采集中的错误, 数据录入错误, 测量误差等原因引起的。这些异常值会影响多元分析结果的准确性和可靠性, 因此需要进行异常值分析。

用途:用于识别和理解数据集中的异常点或离群点。

参数:选择高斯或者二分类因变量,和自变量。

端口数量与逻辑控制(PC)
Input-入口4个
Output-出口2个
Loop-支持循环
If/Switch-支持逻辑判断
输入输出
可生成图片类型(推荐)
可生成数据表类型(推荐)
相关节点
上一节点倾向性评分匹配
下一节点孟德尔随机化




查找其他类别的节点,请参考以下列表