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异常点情境下的变量选择与统计诊断：理论、方法与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据广泛存在于各个领域，从金融交易记录到医疗健康数据，从工业生产指标到社会科学调查数据等。这些数据中往往隐藏着重要的信息，对于理解和预测各种现象、做出决策具有关键作用。然而，数据中常常会出现异常点，这些异常点是指那些与数据集中其他数据点显著不同的数据。它们的出现可能是由于数据采集过程中的错误、测量设备的故障、罕见但真实的事件发生，或是数据中存在的特殊模式等原因。

在金融领域，准确的风险预警至关重要。金融市场的波动受众多因素影响，包括宏观经济形势、政策调整、企业财务状况等。异常点的存在可能对风