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异常值产生的原因：一是原始数据的测量或（）错误。如果是这种异常值，应该（）订正数据。二是抽样随机性造成的异常值。如果是这种异常，就应该（）这些数据，而不能随意将它们（）。三是异常值的出现是总体本来数据结果的一种暗示。此时应该考虑是否（）样本容量，或考虑其他形式的（）

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根据标准化残差、（）、剔除残差对被解释变量中异常值进行探测。

对解释变量中异常值的探测方法有：杠杆值、（）

把杠杆值大的样本点称为（），不能单纯根据杠杆值的大小判断强影响点是否为异常点。引入（），用来判断强影响点是否为y的异常值点，库克距离大于（），就可认为对应的观测值为异常点。

在多元回归分析中，如果引入的自变量个数较少,则不能很好的说明因变量的（）;但也并非自变量引入越多越好，原因有:其一有些自变量可能对因变量的（）没有贡献；其二自变量间可能存在较强的（）关系，即:（），因而不能全部引入回归方程.