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极值理论
统计学的一个分支，研究分布极值的渐近行为，能够建模和预测大尺度的罕见事件。
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稳健统计
一套对假设违反和极端值具有抵抗力的统计方法，即使在存在污染数据的情况下也能提供可靠的估计。
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温莎化
一种统计转换技术，用指定的分位数替换极端值，从而限制异常观测对分析的影响。
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库克距离
回归分析中的影响力度量，识别对模型估计参数产生不成比例影响的观测值，结合了杠杆效应和残差。
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杠杆点
具有极端预测值的观测点，即使它们符合预期模型，也可能对回归系数产生过度影响。
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崩溃点
统计估计器在产生任意不正确结果之前能够容忍的最小污染比例，用于衡量方法的稳健性。
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DBSCAN聚类
基于密度的聚类算法，能够自动识别任意形状的簇并将噪声点作为极端值。
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格拉布斯检验
用于检测正态分布数据中单个异常值的参数统计检验，基于标准化标准差。
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极端百分位数法
基于分布的上分位数或下分位数识别极端值的方法，通常使用1%或5%的极端值作为阈值。
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中位数绝对偏差
基于绝对中位偏差计算的稳健离散度度量，对极端值具有抵抗力，是标准偏差的替代方法。
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影响观测值
存在或缺失会显著改变统计分析结果的数据点，通过如库克距离等度量进行检测。
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图基围栏法
使用基于四分位距的边界检测极端值的方法，通常1.5*IQR用于中度异常值，3*IQR用于极端异常值。
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肖维涅准则
基于假设正态分布中观测值出现概率的经典统计检验，用于识别异常值。
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