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 ### 统计学异常检测方法
 
-- k-sigma: k-sigma 范围之外的数据是异常点，不指定***k***值，默认为3， 即序列均值的 3 倍标准差范围为边界，超过边界的是异常值。KSigma 要求数据整体上服从正态分布，则如果一个点偏离均值K倍标准差，则该点被视为异常点.
+- k-sigma<sup>[1]</sup>: 即 ***68–95–99.7 rule*** 。***k***值默认为3， 即序列均值的 3 倍标准差范围为边界，超过边界的是异常值。KSigma 要求数据整体上服从正态分布，如果一个点偏离均值K倍标准差，则该点被视为异常点.
   
 |参数名称|说明|是否必选|默认值|
 |---|---|---|---|
 |k|标准差倍数|选填|3|
 
 
-- iqr：四分位距 (IQR) 是一种衡量变异性的方法. 四分位数将一个按等级排序的数据集划分为四个相等的部分。即 Q1（第 1 个四分位数）、Q2（第 2 个四分位数）和 Q3（第 3 个四分位数）。IQR 定义为 Q3–Q1，位于 Q3+1.5 。无输入参数。
+- IQR<sup>[2]</sup>：四分位距 (Interquartile range, IQR) 是一种衡量变异性的方法. 四分位数将一个按等级排序的数据集划分为四个相等的部分。即 Q1（第 1 个四分位数）、Q2（第 2 个四分位数）和 Q3（第 3 个四分位数）。IQR 定义为 Q3–Q1，位于 Q3+1.5 。无输入参数。
 
-- grubbs: 格拉布斯的算法，也称为最大标准残差测试。Grubbs 通常用作检验最大值、最小值偏离均值的程度是否为异常，该单变量数据集遵循近似标准正态分布。非正态分布数据集不能使用该方法。无输入参数。
+- Grubbs<sup>[3]</sup>: 又称为 Grubbs' test，即最大标准残差测试。Grubbs 通常用作检验最大值、最小值偏离均值的程度是否为异常，该单变量数据集遵循近似标准正态分布。非正态分布数据集不能使用该方法。无输入参数。
+
+- SHESD<sup>[4]</sup>： 带有季节性的 ESD 检测算法。ESD 可以检测时间序列数据的多异常点。需要指定异常点比例的上界***k***，最差的情况是至多49.9%。数据集的异常比例一般不超过5%
+  
+|参数名称|说明|是否必选|默认值|
+|---|---|---|---|
+|k|异常点在输入数据集中占比，范围是$`1\le K \le 49.9`$ |选填|5|
 
-- SHESD： 带有季节性的 ESD 检测算法。ESD 可以检测时间序列数据的多异常点。需要指定异常点比例的upper bound是k，最差的情况是至多49.9%。实际中，数据集的异常比例一般不超过5%
 
 ### 基于数据密度的检测方法
-LOF: 局部离群因子(LOF，又叫局部异常因子)算法是Breunig于2000年提出的一种基于密度的局部离群点检测算法，该方法适用于不同类簇密度分散情况迥异的数据。根据数据点周围的数据密集情况，首先计算每个数据点的一个局部可达密度，然后通过局部可达密度进一步计算得到每个数据点的一个离群因子，该离群因子即标识了一个数据点的离群程度，因子值越大，表示离群程度越高，因子值越小，表示离群程度越低。最后，输出离群程度最大的top(n)个点。
+LOF<sup>[5]</sup>: 局部离群因子(LOF，又叫局部异常因子)算法是Breunig于2000年提出的一种基于密度的局部离群点检测算法，该方法适用于不同类簇密度分散情况迥异的数据。根据数据点周围的数据密集情况，首先计算每个数据点的一个局部可达密度，然后通过局部可达密度进一步计算得到每个数据点的一个离群因子，该离群因子即标识了一个数据点的离群程度，因子值越大，表示离群程度越高，因子值越小，表示离群程度越低。最后，输出离群程度最大的top(n)个点。
 
 
 ### 基于深度学习的检测方法
@@ -33,6 +38,9 @@ LOF: 局部离群因子(LOF，又叫局部异常因子)算法是Breunig于2000
 
 
 ### 参考文献
-- Hochenbaum, O. S. Vallis, and A. Kejariwal. 2017. Automatic Anomaly Detection in the Cloud Via Statistical Learning. arXiv preprint arXiv:1704.07706 (2017).
+1. https://en.wikipedia.org/wiki/68%E2%80%9395%E2%80%9399.7_rule
-- Breunig, M. M.; Kriegel, H.-P.; Ng, R. T.; Sander, J. (2000). LOF: Identifying Density-based Local Outliers (PDF). Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data. SIGMOD. pp. 93–104. doi:10.1145/335191.335388. ISBN 1-58113-217-4.
+2. https://en.wikipedia.org/wiki/Interquartile_range
+3. Adikaram, K. K. L. B.; Hussein, M. A.; Effenberger, M.; Becker, T. (2015-01-14). "Data Transformation Technique to Improve the Outlier Detection Power of Grubbs's Test for Data Expected to Follow Linear Relation". Journal of Applied Mathematics. 2015: 1–9. doi:10.1155/2015/708948.
+4. Hochenbaum, O. S. Vallis, and A. Kejariwal. 2017. Automatic Anomaly Detection in the Cloud Via Statistical Learning. arXiv preprint arXiv:1704.07706 (2017).
+5. Breunig, M. M.; Kriegel, H.-P.; Ng, R. T.; Sander, J. (2000). LOF: Identifying Density-based Local Outliers (PDF). Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data. SIGMOD. pp. 93–104. doi:10.1145/335191.335388. ISBN 1-58113-217-4.