如何处理由外力引起的异常值

请确保在 之前仔细检查异常值 是否影响您的预测分析。异常值会扭曲数据和数据分析。例如，对数据进行的任何统计分析都会导致离群值的出现，从而导致平均值和偏差的偏差。未经检查或曲解的离群值可能导致错误的结论。说出你的数据，表明一只股票以50美元以上的价格全年交易 - 但是在全年只有几分钟的时间内，这只股票的交易价格是20美元。 20美元的价格 - 一个明显的例外 - 是这个数据集中的异常点。

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现在你必须决定是否在你的分析中包含20美元的股票价格;如果这样做，它对整体模型有影响。但是，你认为什么是正常的？是“闪存崩溃” 2010年5月6日，股市出乎意料地出现了一个正常的事件或例外情况？

在这段短暂的时间里，股票市场的价格大幅下跌 - 这使得样本股票价格从50美元下跌到20美元，但与股票价格相比，市场状况更为宽松。您的模型是否需要考虑股票市场的较大波动？

<！在自由落体市场短暂的时间里，任何人都会亏损，认为那几分钟真实和正常（即使他们觉得自己是永恒的）。由于快速下降（尽管寿命短暂），投资组合在几毫秒内就会减少，这显然是真实的。然而，闪存崩溃是一个异常，这是一个模型的问题。

不管什么是正常的（可以改变），数据有时候会包含不符合期望值的值。股票市场尤其如此，实际上任何事件都可能使市场飞涨或陷入低谷。当现实突然改变时，你不希望你的模型失败 - 但模型和现实是两回事。