摘 要：本文就样本中的异常数据提出了诊断方法和处理方法，并结合实例说明了简单回归中上述方法的具体应用． 

关键词： 异常值，回归分析，诊断 ，残差，虚拟变量

对调查得到的大量原始数据进行加工处理，提取其中有用的信息，即统计整理，是进一步进行统计分析的前提．但是通常的统计整理方法往往都对样本数据有一个前提假设，即样本数据是来自同一个总体，而这个假设有时却不能成立．原因一是由客观因素造成的，如总体条件的突然变化或人们未知的某个因素的突然出现等等；二是由主观方面的因素造成的，即人为的差错如调查人员读错或抄错数据，不小心把另一些不同条件下的样本数据混杂进来．当样本中的个别数据明显的偏离样本中其余数据时，这些数据可能是来自不同的总体，我们称这样的数据为异常数据．若对混有异常数据的样本按常规进行统计整理、分析和推断，往往会得出不符合实际的结论．本文就样本中的异常数据提出了诊断方法和处理方法，并结合实例说明了简单回归中上述方法的具体应用．

目录

摘要

Abstract

1 引言 4

2 异常值的概念  4

3 异常值的诊断方法  5

3.1 F分布检验法 5

3.2 残差及残差检验异常值 7

4 异常值处理的两种方法  7

4.1采用虚拟变量消除差异值的方法 7

4.2剔除异常值的方法  8

5 实例分析  9

5.1 实例一  9

5.2 实例二  12

6 结论 16

参考文献 17

致谢 18

附录1：spss处理实例1数据 19

附录2：spss处理实例2数据 21