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이상치 및 NaN 함수 정보
이상치 검출 및 제거
이상치는 데이터의 예상 동작으로부터 멀리 벗어나 있어 제대로 된 값이 아닌 것으로 여겨지는 데이터 점입니다. 이상치가 있으면 통계와 적합 곡선의 결과가 올바르지 않을 수 있으므로 데이터를 맞추기 전에 이상치를 제거하는 것이 일반적입니다.
•
Grubbs, GrubbsClassic, ThreeSigma, trim
- 그럽스(Grubbs) 또는 3시그마(ThreeSigma) 방법을 사용하여 이상치를 검출하고 데이터 집합에서 이상치를 제거합니다.
NaN 검출 및 제거
•
markNaN, matchNaN, filterNaN
- 데이터를 NaN(숫자가 아님)으로 식별하고 데이터 집합에서 NaN을 제거합니다.
관련 항목
데이터 분석 함수 정보
NaN(숫자가 아님) 기본 제공 상수 정보
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