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9.3 异常值检测 9.3 异常值检测 时间序列数据中的异常值检测至关重要，因为它们可能由多种因素引起，包括数据采集错误、系统故障、自然事件或真正的异常行为。准确识别和处理异常值对于构建可靠的时间序列模型和做出明智的决策至关重要。 9.3.1 异常值的定义和类型 在时间序列分析中，异常值是指与数据集中其他观测值显著不同的数据点。更具体地说，异常值是指不遵循时间序列数据预期模式或行为的观测值。 会员。《9.3 异常值检测》收录于灏天文库文集《时间序列分析基础：趋势、周期与季节性》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

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