相关性看来很好，而且看不出在以前方法中很大的偏离。
由于其鲁棒性的非正常分布和离群，中位数是用来估计阻抗振幅。
通过对属性的加权处理能够更有效地突出重点属性的重要性，使得对于检测出的离群点能够更容易的解释。
在这里的情境下，所谓异常因素是不能映射回业务驱动的程序交付动机。
但是，这三种方法中没有一种对于异常值有较强的抵抗力。
对这些异常值进一步分析之后，我们会看到大量执行糟糕的交易。
从numberofoutliers列中单击一个链接，以查看详细的记录。
如果这个产业总体上拥有合理数量的股本，那么这些就是需要被注意的异常群体。
这种形式的残差用来说明残差间可能存在的变动，而通过残差间变动可以很容易发现异常点。
一般说来，离群点是远离其他数据点的数据，但很可能包含着极其重要的信息。
右外泄由一系列的异常值组成，或者一系列执行糟糕的交易组成。
这个可视化工具会创建在直角坐标系中显示数据的图，从而帮助我们找到异常的情况。
现在您可以使用该数据来决定每一页面和故障排除潜在瓶颈的百分比。
在结论之中，我们的数据集是非对称的，并且包含了相当程度的右偏，因为在数据集中有异常值的存在。
“出类拔萃”也是一位畅销作者MalcolmGladwell写的一本非常有见地和值得一读的新书的名字。
局部切空间排列（LTSA）算法是一种有效的流形学习方法，但该算法对孤立点的存在非常敏感。
另外，文中还提出了一种有效检验异常点的方法和步骤。
Gladwell重要的一本新书《不凡者》乍看上去似乎是在描述那些拥有非凡才华个体。
但美国人需要牢记，往往都是那些无心之举才插得柳成荫，最富戏剧性的经历总是光临那些无心之人。
偏差度高于这个阈值的所有集群被标记为离群值集群，它们的成员都是离群值。
首先，威尔金森先生和皮科特女士没有排除他们采样中的异常值。
正如您在前面所看到的那样，由于有一些异常值的存在，我们的数据集包含了一定程度的分散度。
一个替代性的方法就是使用四分位范围与中间值，它对于异常值有较强的抵抗力。
问题不在于模型未能捕捉到概率中的异常值，而在于这个行业未能对撒谎者加以约束。
特别是，非常重要的一点：管理者对外交易时银行在危机中失去的资金比平时多很多。
由于试验环境和被测目标运动特性的影响，航迹测量数据中会出现斑点型异值。
对政治平等多角度的测量和排除异常值的干扰后的结果表明，本文的结论是稳健的。