所以在我正在开发的软件中，在某些时候，我有大约250个元素。我取这些元素的平均值来获得一个平均值。问题是我在开始和结束时都在这个大数组中有异常值。例如，数组可能是：
A = [150 200 250 300 1100 1106 1130 1132 1120 1125 1122 1121 1115 2100 2500 2400 2300]
所以在这种情况下我想从数组中删除150 200 250 300 2100 2500 2400 2300 ...
我知道我可以将这些索引设置为零但是，我需要一种方法来自动编程软件以删除那些异常值，无论开始时还是结束时有多少。
有人能建议一种强有力的方法来消除这些异常值吗？
答案 0 :(得分：1)
您可以执行以下操作：
A(A>(mean(A)-std(A)) & A<(mean(A)+std(A)))
> ans = 1100 1106 1130 1132 1120 1125 1122 1121 1115
答案 1 :(得分：1)
通常，强大的估算器可以更好地处理异常值（https://en.wikipedia.org/wiki/Robust_statistics）。如果异常值非常大，估计的均值和标准将会发生很大变化。我更喜欢使用中位数和中位数绝对偏差（https://en.wikipedia.org/wiki/Median_absolute_deviation）。
med = median(A)
mad = median(abs(med-A))
out = (A <med - 3*mad) | (A > med + 3*mad)
A[out] = []
这取决于您的数据代表什么以及分布的外观（hist（A））。例如，如果您的数据偏向大值，则可以删除值的前0.95或类似值。有时进行转换以使分布类似于正态分布更好地工作。例如，如果分布偏向右侧，则使用对数变换。
答案 2 :(得分：-1)
在这种情况下，我使用推荐方法。我可以拿起，例如来自阵列中间的15个元素，计算平均值/中值，然后将其与std或diff（A（end-1：end））进行比较。实际上尝试使用中位数而不是平均数。