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如何识别建模过程中的奇异样本？

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2024/06/17

近红外光谱（NIR）

奇异样本的识别方法大致可以分三类：经典识别方法、稳健识别方法和基于统计学的识别方法（如蒙特卡罗交叉验证）等。经典识别方法包括残差法（包括普通残差、标准化残差、学生化残差）、马氏距离、杠杆值和主成分得分图。稳健识别方法包括基于稳健距离估计的识别方法和基于稳健回归估计的识别方法。基于稳健距离估计的识别方法包括椭球多变量修剪法、最小体积椭球估计、最小协方差行列式法、最小半球体积法和半数重采样法等。基于稳健回归估计的方法包括最小一乘估计、M估计、S估计、MM估计、最小中位方差估计和最小方差修剪估计等。基于统计学的识别方法通过蒙特卡罗交叉验证建立大量的模型，然后，通过统计参数把奇异样本识别出来，使奇异样本识别结果更加可信。

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