琼东南盆地陆坡区布格重力异常值均为正异常,磁异常一般是负异常值。
识别潜在的歪斜和异常值。
但是，这些参数对异常值的存在有较低的抵抗力。
这些工具对于异常值的存在有更大的抵抗力。
那么这些异常值和分散度是怎么影响度量值和标准偏差的呢？
所以我们可以从那10%的异常值中得出什么结论呢？
在指数样本异常值的检验中，Fisher型统计量是十分有效的。
我们已经可以确定在数据集中存在大量的异常值，所以出于清晰度的考虑，我们从随后的图中删除了异常值。
整个数据集的箱线图显示了有很大程度的外泄，较高程度的分散度，以及数据集内大量的异常值。
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。
正如我们可以看到的那样，框的长度从0.11到0.20秒；这是一段非常短的持续时间(只有0.9秒，当排除异常值时，这给我们数据集内低分散度的一个确切*据)。
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。
在某型共轴式直升机的动力学特*研究工作中，利用这一方法对多次外场试飞数据进行了异常值处理，得到了比较满意的结果。
