Hampel濾波器是一種基于中位數(shù)的離群值檢測方法，它可以用于消除在數(shù)據(jù)中存在的離群值。Hampel濾波器是由John Hampel在1974年提出的，他是一位德國數(shù)學家和統(tǒng)計學家，因其在離群值檢測領(lǐng)域的貢獻而聞名。

在統(tǒng)計學中，離群值是指與其他值明顯不同的異常值。這些異常值可能是由于數(shù)據(jù)損壞或錯誤導致的，也可能是由于真實數(shù)據(jù)的異常情況而導致的。無論原因如何，離群值都會對數(shù)據(jù)分析和建模產(chǎn)生負面影響。

一、基本原理

Hampel濾波器通過將中位數(shù)作為估計量來檢測和替換離群值。該方法的主要步驟如下：

（1）計算數(shù)據(jù)中每個數(shù)據(jù)點的中位數(shù)。

（2）計算每個數(shù)據(jù)點與中位數(shù)之間的差異。

（3）計算差異的中位數(shù)和標準差。

（4）根據(jù)中位數(shù)和標準差確定離群值的閾值。

（5）將超過閾值的值替換為中位數(shù)。

Hampel濾波器可以通過調(diào)整閾值來平衡過濾離群值和保留異常值之間的折衷。較小的閾值會更有效地檢測離群值，但可能會錯誤地移除真實的異常值。較大的閾值可能會忽略一些離群值，但也可能會保留一些真實的異常值。

二、特點

與其他離群值檢測方法相比，Hampel濾波器具有以下優(yōu)點：

(1)它是一種魯棒性較強的方法，對數(shù)據(jù)的分布不太敏感。

(2)它可以在不需要事先了解數(shù)據(jù)分布的情況下進行離群值檢測。

(3)它可以檢測并替換多個離群值，而不是只能處理單個異常值。

雖然Hampel濾波器在某些情況下可能不是最佳選擇，但它是一種簡單而有效的方法，可用于許多數(shù)據(jù)分析任務中。

三、用法

hampel(x, window_size=3, n_sigmas=3, imputation='padded')

其中，x是待處理的一維數(shù)據(jù)數(shù)組，window_size是用于計算中位數(shù)和標準差的窗口大小，默認為3，表示使用當前數(shù)據(jù)點及其相鄰的前后兩個數(shù)據(jù)點計算中位數(shù)和標準差。n_sigmas是判斷異常值的閾值，它表示數(shù)據(jù)點與中位數(shù)之間的偏差超過多少個標準差時被認為是異常值，默認為3。imputation參數(shù)用于指定處理數(shù)據(jù)邊緣（即數(shù)組的第一個和最后一個數(shù)據(jù)點）時采用的方法，默認為'padded'，表示使用填充方式進行處理。

例如，下面的代碼演示了如何使用Hampel函數(shù)對一組數(shù)據(jù)進行異常值檢測：

import numpy as np
from statsmodels.robust.scale import hampel


# 生成一組隨機數(shù)據(jù)
x = np.random.normal(0, 1, 100)


# 在數(shù)據(jù)中添加幾個異常值
x[10] = 10
x[20] = -10


# 使用Hampel函數(shù)檢測異常值
y = hampel(x, window_size=5, n_sigmas=3)


# 輸出結(jié)果
print(x)
print(y)