【摘 要】
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函数型数据本质上是一种复杂数据，其抽样、生成、结构和关联程度都会影响到数据的复杂性和描述性，有些情形甚至连基本的可视化描述都成为难点。在利用函数型数据的主成分得分、
【基金项目】
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国家社会科学基金重点资助项目《中国社会核算矩阵研究》(10ATJ001);国家统计局全国统计科学重点研究项目《统计数据的函数化及函数型数据分析的工具创新》(2009LZ026)
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函数型数据本质上是一种复杂数据，其抽样、生成、结构和关联程度都会影响到数据的复杂性和描述性，有些情形甚至连基本的可视化描述都成为难点。在利用函数型数据的主成分得分、图基的数据深度和密度概念的基础上，引入函数型数据的打包图和箱线图，并针对函数型数据的图形分析提出了函数型数据异常值检测的三种方法。与已有的检测方法相比较，所提三种方法更易于识别函数型数据的异常值。
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