异常数据剔除

我现在有一组数据是成线性的。
x：80，90，100，110，120，130，140，150，160，170，180……320
y：79，89， 98，109，119，128，134，147， 157，166，177，……310

如何把偏离线性的数据给挑出来？
用什么方法比较好。能具体一点么。
不用很复杂的，就是简单的说明怎么判定是异常数据就行。

3楼那位 怎么才算是偏离最大？有没有什么判定方法。
肉眼当然可以看出来，但是别人要数据。

Hough 变换拟合直线，不过这个是数字图像处理里面比较专业的知识。怕是...

我可以编写程序，来帮你处理该问题，有兴趣可以找我

补充： 我想知道LZ想做什么，简单方法是这样做：

1。对于线性数列，求出所有相邻两树差，得到一个新的数列，然后统计新数列的众数（就是出现最多的那个）得到线性数列的公差。
2。然后假设第一个个数是非异常数字。
3。假设数据不断加公差，看看绝大大多数是不是在原线性数列中，分情况：
4。若是 ： 则第一个数以及第一个数+公差与原数列相同的元素均为非异常数据，其他则为异常数据。
5。若不是：则第一个数为异常数列，在假设第2个非异常数据，返回到第3步。一直找到满足条的的数。

注 ： 异常数据毕竟是少数，计算次数与线性数列内元素个数正相关。假设个数为n
最小计算次数；2*n
最大计算次数：n*(n-1)
理论平均： n*log(n)

在补充 ：

实验数据其实一般用图表，把所有元素对应点放在一张图上，找直线，使最多点落在直线上，不在直线上的数据去掉就可以了

你的思路好像不对耶。。。数据有偏的话就不是异常点的问题了。试想，就算你通过剔除“异常点”把数据变成了正态的样子，你剔除的点的数目一定不是“个别”吧。。。所谓异常点剔除，指的都是“个别”剔除。。。 如果数据是整数型，尝试poisson回归； 如果数据在某一两个点（例如y=2和y=3）的计数特别高，考虑数据在这一点膨胀的可能性。这种情形可以用em算法解决（要编程，spss貌似不行）了。 如果数据不是整数型，尝试box-cox变换。

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