你的思路好像不对耶。。。数据有偏的话就不是异常点的问题了。试想，就算你通过剔除“异常点”把数据变成了正态的样子，你剔除的点的数目一定不是“个别”吧。。。所谓异常点剔除，指的都是“个别”剔除。。。
如果数据是整数型，尝试Poisson回归；
如果数据在某一两个点（例如Y=2和Y=3）的计数特别高，考虑数据在这一点膨胀的可能性。这种情形可以用EM算法解决（要编程，spss貌似不行）了。
如果数据不是整数型，尝试Box-Cox变换。
lognormal 是 偏态分布,
log(数据)服从正态分布,基本可以用2δ原则剔除.
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