【指數編制系列四】異常值和缺失值處理

在指數編制的過程中經常會遇到原始數據出現數據異常或者數據缺失情況，數據質量差往往是指數表達性差的一個主要原因，在編制指數的過程中不可避免的會遇到異常數據和數據缺失的情況。所以在固有原始數據的情況下，採用適當的方法處理這些異常值和缺失值，從而消除這些異常值和缺失值對指數結果的影響，使得指數結果更加穩定的接近市場真實狀況。 一． 異常值處理方法介紹 異常值是指樣本中出現的明顯偏離大多數觀測值的個別值。

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