• 对于由第三种成因引起的异常点，发现 之后可以进行删除，以免影响参数估计 等以后的工作效果。
• 另外一种方法就是对于异常点采取容忍 的态度，把整个数据集作为研究的基础， 对于一定比例的坏数据或者远离数据中 心的数据采取一定的容忍或适应政策
• 回归系数一般采用“最小二乘估计”（least squares estimator,LS estimator）求解，但是在应用中容易忽 视的问题是LS估计只有在数据满足相应条件的情况 下才会具有统计描述和推断的优良性质，如要求误 差服从正态分布、总体方差相同且相互独立等。
30
x 40
存在一个有影响观测值的散点图
• 强影响观测或者其影响变量取值异常， 或者其预测变量取值异常。
• 响应变量取值异常
标准化残差大的观测其响应变量的取值 异常，因为在Y方向上他们远离拟合的回 归方程。由于各标准化残差近似服从标 准正态分布，那么标准化的残差之绝对 值大于2或3的点称为异常点。
异常点的成因与处理
• 为什么会出现异常点？对这个问题的回答大致可以 归结为以下三种情况：整体模型变化、局部模型变 化和自然变异。
• 在前两种情况下，异常点出现的多而且连续，往往 蕴涵着机制的变化、新事物的出现或者新局面的形 成，大量而且连续的异常点可以用新的模型来拟合。 对于整个数据集，实质上已经成为一个混合模型。
我们还需要相关的度量指标
影响的各种度量
影响的各种度量
• 如果有些数据的C比其余点突出,那么该对此点打上标 记
影响点
通过图显示强影响点
25
20
15
y
10
5
0
0
20
40
x 60
存在高杆率观测值的散点图
图形方法
• 图形方法在数据分析中起着重要的作用, 在对数据拟合线性模型时,图形方法尤其 重要.
异常点在统计诊断中的地位
• 异常点（outlier）是统计诊断中很重要的一个概念。统计 诊断（Statistical Diagnostics）就是对从实际问题中收集起 来的数据、提炼出来的模型以及由此出发所作的推断方法 的合理性进行深入而细致的分析，并通过一些诊断统计量 来检查数据、模型及推断方法中可能存在的毛病，进而提 出治疗方案，进行模型或者推断方法的改进。
回归模型的诊断
通过简单回归和多元回归模型可以有了计 算结果。
• 这些结果能做推断，需要建立在一些概述 性统计量的基础之上，这些统计量由数据 来计算。而只有当标准的回归假定满足时， 所做的推断才有可能是合理的，有意义的。 而对假定的核定，可以用图形的方法，也 可以用严格的数值去检查。
• 数据也需要考虑
• 利用三个数据集合获得的回归系数和其T 检验统计量相差很大
• 1.用全部数据 • 2.剔除NEVERSINK数据(4) • 3.提出HACKENSACK数据(5)
• 尽管三个数据集只差一观测数据，但回 归结果有巨大差异
• 比如，看X3回归系数的T检验值，使用 全部数据时该检验是不显著的，剔除掉 数据4后，显著为正；可见，仅一个观测 就能导致根本不同的结论
图中是XY两个变量的散点图， 数据主体显示了X与Y之间的某 种线性关系。但右上角的22和 23两个点是异常值。如果这两 个点是正确的，那么它们则是 数据集中仅有的、显示着这批 数据可能服从某种非线性模型 的观测。
我们把这想象为一个细菌的群
体，它在异端时间内最后的非 常缓慢，但过了某个时间的临 界点之后，迅速增长。
• 没有哪种统计工具能象一张精选出来的 图形一样有威力.
• 图形方法可以被视为探索性的工具,同时 也是验证分析或统计推断不可缺少的一 部分.
图形方法的作用
• 1.发现数据中的错误(如印刷错误) • 2.辨别数据中的模式(如密集群,异常点,明显的
差距等) • 3.探索变量间的关系 • 4.发现新现象 • 5.确认或否认各项假定 • 6.评价拟合的模型是否充分 • 7.建议修正措施(例如数据变换,收集更多的数
• 把异常点看成是那些与数据集的主体明显不协 调，使得研究者大感惊讶的数据点。这时，异 常点可解释为所假定的分布中的极端点，即落 在分布的单侧或双侧 分位点以外的点，而 通 常取很小的值（如：0.005 ），致使观察者对数 据中出现如此极端的点感到意外。
• 把异常点视为杂质点。它与数据集的主体不是 来自同一分布，是在绝大多数来自某一共同分 布的数据点中掺入的来自另一分布的少量“杂 质”
y
12
10
8
6
4
2
0
0
10
20
30
x 40
存在一个有影响观测值的散点图
有影响的观测值 (图示)
y
12
10
8
6
4
存在影响值的趋势
2
有影响的观
测值
0
0
10
20
30
x 40
存在一个有影响观测值的散点图
有影响的观测值 (图示)
y
12
10
不存在影响
8
值的趋势
6
4
存在影响值的趋势
2
有影响的观
测值
0
0
10
20
• 统计诊断主要包括异常点识别、残差分析、影响分析和数 据变换等内容，异常点的识别是处理统计诊断的重要内容 之一，它进行的好坏通常影响到整个过程的诊断。
异常值有时一个，有时多个
异常点
• 在回归模型中，异常点是指对既定模型 偏离很大的数据点。但究竟偏离达到何 促程度才算是异常，这就必须对模型误 差项的分布有一定的假设（通常假定为 正态分布）。目前对异常点有以下两种 较为流行的看法：
• 当实际数据没有近似满足这些假定时，就会出现一 些异常点（outliers）、杠杆点（leverage point）及影 响点(influential observations),使分析结果变得不可靠， 不能发现数据中的真实结构，从专业上难以解释结 果，甚至得到完全错误的结论。尤其是随着统计软 件的日渐普及，我们倾向于简单地将数据交给软件 来分析，而不注意具体方法的应用条件，尽管采用 了SAS、SPSS这些国际标准软件，但是输出结果有 时却与专业解释相悖。
• 数据（4）（5）称为强影响观测，因为 他们对回归的影响远强于其他观测。
• 看数据，一眼就能发现数据（5）其X3的 值突出的高。
• 然后再分析其背景
强影响点
• 数据集中的强影响点是指那些对统计量的 取值有非常大的影响力的点。在考虑强影 响点时，有几个基本问题需要考虑：
• 首先必须明确“是对哪个统计量的影响？” 例如，对线性回归模型所考虑的是对回归 系数的估计量的影响；不是对误差方差的 估计影响；或是对拟合优度统计量的影响 等等。分析目标不同，所考虑的影响亦有 所不同。
据等)
图形
• 1.一维图（看变量的分布） • 2.二维图 • 3.旋转图 • 4.动态图
• 直方图 • 茎叶图 • 点图 • 箱线图
一维图
二维图
• 我们希望图中的各散点图看上去是怎么 样的呢?对于简单回归,我们预期Y与X之 间呈现某种直线模式,但对于多元回归,Y 与各自变量之间的散点图可能呈直线状. 在线性模式较为肯定的场合,这些散点图 的非线性状态并不说明线性模型不正确.
• 预测变量取值异常
异常点也可能出现在预测变量中，他们同 样也会影响回归结果，杠杆值可用于度 量观测在预测变量中的异常程度。
• 伪装与淹没的问题
• 光看残差是不够的，需要其他的度量指 标
• 看这个图形，（5）（4）是强影响点
但看标准化残差看不出来
残差图也看不出来
杠杆值的序列图可以看出来了
• 而第三种成因更为常见，偶尔的人为差错或者仪器 的故障都可以引起异常。
• 对于由不同的原因引起的异常点，它们的处理方法 是不同的。在进行统计诊断时，判断异常点的成因 是很重要的，是对异常点进行正确处理的先决条件。
• 通常对异常值的处理方法有两种。一种 是把异常点作为工作重点，目标就是发 现异常点并确定是否要作进一步的研究， 这样的异常点往往含有很重要的信息。 这时不仅要判断出异常点的存在与否， 还要确定异常点出现的位置以及影响大 小。这是统计诊断中一个重要内容，围 绕此类问题出现了大量的统计量检验方 法及影响分析研究。
数据的诊断 异常值 强影响点 假定是否满足
模型的诊断
线性回归模型中的异常点分析
• 异常点的识别与处理，是统计诊断中很重 要的一项内容。
• 异常点的出现会影响分析结果的可信度。
• 异常点的存在往往蕴涵着重要的信息。
• 在有些情况下，异常点的出现是因为有新 事物出现或者新情况发生，比如经济模型 中某种经济政策的出台等，都能表现出异 常，这通常是我们的研究兴趣所在。
大家有疑问的，可以询问和交流
可以互相讨论下，但要小声点
• 在另外一些情况下，异常点的出现是由于 人为差错或者仪器的故障所引起的。
• 在我们需要根据样本对模型进行参数估计 或者根据模型对将来进行预测与控制的时 候，异常点的出现会对我们的工作产生很 强的影响，这样的结果是令人怀疑的。
• 因此，异常点的研究受到了广大研究者的 重视，自Bernoulli首次提出了异常点的概念， 接下来对异常点的概念、类型以及处理问 题的讨论一直没有停止过。
• 一旦鉴别出了异常点和强影响观测后，如何处 理呢？
• 因为异常点和强影响观测可能是数据集中信息 最丰富的观测，因而不应该不加说明、自动地 抛弃它们。相反，应当通过考察，判断它们为 何是异常的或强影响点。
• 强影响点通常是数据集中更为重要的数 据点，它往往能提供比一般数据点更多 的信息，因此需引起特别注意。
有影响的观测值 (图示)
y
12
10
8
6
4
2
0
0