Какие основные подходы существуют для снижения влияния выбросов на статистические данные?

Некоторые основные подходы для снижения влияния выбросов на статистические данные:

• Группировка данных. 2 Посредством группирования выборки можно снизить влияние отдельных наблюдений, не отбрасывая их. 2 После этого с достаточной степенью уверенности допустимо использование классических методов статистики. 2
• Отслеживание выбросов непосредственно в процессе анализа. 2 Например, для определения параметров закона распределения возможно использование итерационной процедуры с усечёнными или th-сниженными M-оценками. 2
• Удаление значений. 4 Экстремальные значения можно удалять, если достоверно известно, что они содержат неверные данные, или если причина, по которой возник выброс, может произойти в будущем с очень малой вероятностью. 4
• Изменение значений. 4 Если причина выбросов известна, то иногда можно изменить неправильные значения. 4 Например, в случае с ошибками, возникшими из-за дефектов или поломок средства измерения, замена или ремонт прибора позволяет провести повторные замеры и заменить ошибочные данные актуальными. 4
• Преобразование переменных. 4 Преобразовывая переменные, можно устранить выбросы, например, взяв натуральный логарифм значения. 4 Таким образом уменьшается вариация, вызванная экстремальными значениями. 4
• Нормализация данных. 4 Иногда полезно применять нормализацию данных, что позволяет привести данные к единому масштабу. 4