Ausreißer und Funktionen für Nichtzahlenwerte (NaN)
Erkennen und Entfernen von Ausreißern
Ausreißer sind Datenpunkte, die unecht erscheinen, da Sie weit außerhalb des erwarteten Datenverhaltens liegen. Im Allgemeinen sollten Sie Ausreißer entfernen, bevor Sie Daten einpassen, da sie Statistiken und angepasste Kurven verfälschen können.
• Grubbs, GrubbsClassic, ThreeSigma, trim – Erkennen von Ausreißern mit der Grubbs- oder der ThreeSigma-Methode und Entfernen von Ausreißern aus Datensätzen
Erkennen und Entfernen von Nichtzahlenwerten (NaN)
• markNaN, matchNaN, filterNaN – Erkennen von Daten als Nichtzahlenwerte (NaN) und entfernen der NaN aus Datensätzen