allen_yeh wrote:
簡單說 還是那句老話
無良網軍就是在故意挑一個很小的點
去故意轉風向
燃氣的PM2.5 就算是燃煤的萬分之一，那又怎麼樣??
考試考10分還是50分， 一樣都叫做不及格
當然你可以分哪個學生分數高 哪個分數低
本來想說你只是無法為自己的造謠想出一個合理的開脫藉口，才講出這麼離譜的話。
但後來想一想如果你的人生觀是認定沒辦法改善到最完美，那就算進步一萬倍也不值得去做，那這種人生觀搭配你的發言水準實在也是毫無違和感耶。
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政府拿民民的納稅錢去大撒幣賺支持度, 要信他們在做好事?! [笑到噴淚][笑到噴淚][笑到噴淚]
nerdwannabe 如果經濟不好哪來的稅收可以發
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nerdwannabe wrote:
所以你無法面對美肌模...(恕刪)
大凡脫離純數學領域,
處理真實世界的數據, 都會遇到離群值問題.
純好奇這個問題所以查一下, 我也沒有要做這研究,
所以看看就好, 若還是不信就算了
wiki
異常值（又稱離群值）是指與其他觀測值有顯著差異的數據點[1][2]。異常值可能是由實驗誤差造成；後者有時會從數據集中排除[3]。異常值可能會導致統計分析中出現嚴重問題。
wiki
平滑:在統計學和圖像處理中，通過建立近似函數嘗試抓住數據中的主要模式，去除噪音、結構細節或瞬時現象，來平滑一個數據集。
接著查詢國內一些文獻處理離群值的方法
1.
台灣大氣中 PM2.5污染濃度和汙染源的時空分布
Page367~368
.....由於細懸浮微粒長期濃度變化受到氣象、時間與不同排放源的影響，通常不是呈現常態分佈(normal distribution)，無法以典型的簡單線性回歸(simple linear regression)進行統計分
析，處理這些環境資料的離群值(outlier)，需要避開傳統參數 (traditional parametric) 與無參數(non-parametric)統計法來進行分析，以泰爾-森斜率估計與檢定(Theil–Sen slope estimate and tests)[6]，分析細懸浮微粒長時間濃度變化趨勢。....
wiki:
泰爾－森估算（英語：Theil–Sen estimator）是非參數統計中一種擬合直線的穩健模型，.....泰爾－森估算不易受離群值影響。對於偏態分布或異方差的數據，泰爾－森估算的準確度遠高於非穩健的簡單線性回歸，而對於常態分布數據而言其與非穩健模型相比也有著相當的統計功效。[2]
2.
PM10年平均濃度之時間與空間變化
Page929
在分析測站之資料前須先剔除殘缺值、儀器錯誤及人為錯誤等不合理之資料，以確保分析結果之正確性與可靠性。 ..... Page930...其中離群值是指以平均數為準高於或低於 3.5 個標準差的值，會出現離群值有可能是資料本身有問題亦或是發生特殊事件。
其實昨晚還看了大概五六篇文章(配宵夜), 只是手法不同, 理由差異不大,
有些埋在碩博士論文網裡, 怕有版權問題就不貼了
可以用 "空氣品質+離群值" 的關鍵字, 就可以找到許多處理數據的方法
希望這些看起來比較學術的文章, 能回答到你對美肌的疑問
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今天西部在背風面，空氣通常會差一點。
打開airbox一查，政府的微型監測器『又』全部下線了...
每次空氣品質數據變差，政府的機器就剛好沒有數據，真的好巧
clare.lin wrote:空污的指數的離群值是有意義且重要的。
處理真實世界的數據, 都會遇到離群值問題.
舉個簡單的例子。
假設某個毒化物濃度達10ug/m3會引發氣喘。
過去10天裡有一天濃度達20ug/m3，其他日子都是0，
所以平均濃度是2ug/m3。
政府跟你說平均濃度遠低於致有害濃度，所以你不用擔心。
你可以接受這種說法嗎？
還是政府即時警告你空污超標，
所以你可以設法避開，這樣比較好？
現在政府面對空污時就是強調平均值，
問題是短時間濃度超標，就會造成傷害了。
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clare.lin wrote:
台灣大氣中 PM2.5污染濃度和汙染源的時空分布
Page367~368
.....由於細懸浮微粒長期濃度變化受到氣象、時間與不同排放源的影響，通常不是呈現常態分佈(normal distribution)，無法以典型的簡單線性回歸(simple linear regression)進行統計分
析，處理這些環境資料的離群值(outlier)，需要避開傳統參數 (traditional parametric) 與無參數(non-parametric)統計法來進行分析，以泰爾-森斜率估計與檢定(Theil–Sen slope estimate and tests)[6]，分析細懸浮微粒長時間濃度變化趨勢。....
wiki
異常值（又稱離群值）是指與其他觀測值有顯著差異的數據點[1][2]。異常值可能是由實驗誤差造成；後者有時會從數據集中排除[3]。異常值可能會導致統計分析中出現嚴重問題。
wiki
平滑:在統計學和圖像處理中，通過建立近似函數嘗試抓住數據中的主要模式，去除噪音、結構細節或瞬時現象，來平滑一個數據集。
接著查詢國內一些文獻處理離群值的方法
所以這個報告在研究甚麼? 人家在研究長期汙染來源, 所以可以採用移動平均阿
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結果
ㄧ.臺灣細懸浮微粒空氣品質空間時間分佈
依據 2015 年 6 月 12 日最新更新固定汙染源
排放清冊 8.1 版的資料，汙染來源貢獻如圖二，臺
灣地區原生性的 PM2.5 的汙染別排放量百分比(左)
僅佔 12 %，主要的成分為衍生性的氮氧化物佔 69
%與硫氧化物佔 19 %，由行業別排放總量百分比
(右)發現主要的汙染源為陸上運輸業，其次為電力
業(27.9 %)、燃氣供應業(18.8 %)與家庭(12.1 %)，
化學材料製造業與製造業各佔 7.1 %與 5.8 %，這
些業別為臺灣地區的主要固定汙染源貢獻來源。
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問題是, 大眾需要知道的事 [現在] 汙染有多少, 戶外是否安全可以進行戶外活動, 不採用即時數據難道等12小時候的數據再來事後諸葛?
一個人看到沙塵暴, 因為只有一個人看到, 所以叫做異常
然後多個民間看到沙塵暴, 因為人還沒有經過嚴格的檢驗審核確認眼睛沒有問題, 所以看到的都是異常, 都不能算數
需要專家學者拿他們認可的設備經過12小時的數據抓取後才可以確認有沙塵暴的事實喔?!
哪確認前12小時間民眾在外沙塵暴中活動是活該?!
等等, 先釐清一下, 你真的不知道沙塵暴可以預測? 認真的?
沙漠的沙塵就可以用推算, 如果是台中火力電廠跟旁邊的鋼鐵廠固定大量排放空污哩? 就只能用歷史數據移動平均計算?! 因為即時取得的數據就是變異, 就是離群?!
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