在 MATLAB 中仅查找相关点

我有一个 MATLAB 函数可以查找样本中的特征点。不幸的是，它仅在大约 90% 的时间内有效。但是，当我知道应该查看样本中的哪些位置时，我可以将其提高到几乎 100%。所以我想知道MATLAB中是否有一个函数可以让我找到大部分结果所在的范围，这样我就可以重新计算我的特征点。我有一个存储所有结果的向量，正确的结果应该位于 -24.000 到 24.000 之间 3% 的范围内。而错误的结果总是低于正确的范围。不幸的是，我的统计学背景非常生疏，所以我不确定这将如何称呼。 有人可以给我一个暗示我会寻找什么吗？ MATLAB 中是否内置了一个函数，可以为我提供尽可能小的范围，例如90%的结果都是谎言。

编辑：如果我没有说清楚我的问题，我很抱歉。我的向量中的所有内容只能在 -24.000 到 24.000 之间。我大约 90% 的结果将在大约 1.44 ([24-(-24)]*3% = 1.44) 的范围内。这些很可能是正确的结果。剩下的 10% 超出了该范围并且总是较低（为什么我不确定取平均值是一个好主意）。这 10% 是错误的，是由我的输入数据中的信号点引起的。为了找到剩下的 10%，我想重复我的计算，但现在我只想检查小范围。 所以，我的目标是确定我的正确范围在哪里。删除我发现的超出该范围的值。然后重新计算我的值，不是在 -24.000 到 24.000 之间的范围内，而是在我已经找到 90% 值的小范围内。

您正在寻找的相关点是百分位数 http://en.wikipedia.org/wiki/Percentile:

% generate sample data
data = [randn(900,1) ; randn(50,1)*3 + 5; ; randn(50,1)*3 - 5];
subplot(121), hist(data)
subplot(122), boxplot(data)

% find 5th, 95th percentiles (range that contains 90% of the data)
limits = prctile(data, [5 95])

% find data in that range
reducedData = data(limits(1) < data & data < limits(2));

存在其他方法来检测outliers http://en.wikipedia.org/wiki/Outlier， 如那个IQR 异常值测试 http://en.wikipedia.org/wiki/Outlier#Identifying_outliers和三标准差法则 http://en.wikipedia.org/wiki/Three_sigma_rule，其中包括：

%% three standard deviation rule
z = 3;
bounds = z * std(data)
reducedData = data( abs(data-mean(data)) < bounds );

and

%% IQR outlier test
Q = prctile(data, [25 75]);
IQ = Q(2)-Q(1);
%a = 1.5;   % mild outlier
a = 3.0;    % extreme outlier
bounds = [Q(1)-a*IQ , Q(2)+a*IQ]
reducedData = data(bounds(1) < data & data < bounds(2));

顺便说一句，如果你想获得 z 值（|X|<z）对应于曲线下 90% 的面积，使用：

area = 0.9;                 % two-tailed probability
z = norminv(1-(1-area)/2)