1樓：吳銘
我感覺題主更關心的是如何檢驗是否存在異值點。在做描述性統計的時候，可以用lvr2plot命令去看資料的分布，看能不能發現一些偏離中位數特別大的點。如果資料量特別大的話，Stata Journal雜誌上的bacon命令可以幫助快速檢驗出異值點。
但是要注意，任何一種方法都是在它設定的識別標準下幫助你檢驗出哪些值。樓主還需要使用robust regression去比較去掉最有可能的「異值點」後回歸結果的係數與原回歸結果的係數。如果你一定要刪掉某些樣本值，必須給出合理而可信的說明。
2樓：Richard Xu
感覺大家都不在說題主的問題= =我也歪樓來了。
在density estimation的過程中，outlier對於非參估計乙個概率密度函式往往是影響很大的，比如最簡單的kernal estimation（在每個資料點上疊乙個kernal），outliner會導致，要麼就出現乙個多餘的峰，要麼就用更寬的 bandwidth結果oversmooth。
再比如用likelyhood cross-validation的方法，受到outliers很嚴重的影響，因為bandwidth的下限將被拉到outliers到平均值的距離，基本上就oversmooth了。
當然也有辦法解決這個問題，比如用迭代的Scott-Tapia-Thompson Method，就是insensitive的，但在有效性上就差一些了。而且在我看來，現有研究主要是先給定分布然後抽樣再做密度估計，。
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