Какие существуют методы определения выбросов в массиве данных?

Некоторые методы определения выбросов в массиве данных:

• Графические методы. sky.pro Это простой способ визуализации данных, который помогает обнаружить выбросы. sky.pro Примеры: Box plot (график «ящик с усами») и Scatter plot (диаграмма рассеяния). sky.pro
• Z-оценка. sky.pro Это статистическая мера, которая показывает, насколько значение отклоняется от среднего значения выборки в единицах стандартного отклонения. sky.pro Выбросы можно определить, присвоив порог Z-оценки, например, 2 или 3. sky.pro Значения с Z-оценкой, превышающей этот порог, считаются выбросами. sky.pro
• Метод IQR (межквартильный размах). sky.pro Это способ определения выбросов, основанный на квартилях. sky.pro Межквартильный размах определяется как разница между нижним (Q1) и верхним (Q3) квартилями. sky.pro Выбросы определяются как значения, находящиеся за пределами 1,5 IQR от Q1 и Q3. sky.pro
• Тест Граббса. sky.pro Это статистический тест, используемый для определения выбросов в наборе данных. sky.pro Тест сравнивает наибольшее и наименьшее значения с средним значением и стандартным отклонением выборки. sky.pro Если статистика теста превышает определённый критический уровень, наибольшее или наименьшее значение считается выбросом. sky.pro
• Алгоритмы машинного обучения. sky.pro Некоторые из них, такие как DBSCAN, Isolation Forest и Local Outlier Factor, могут использоваться для определения выбросов в данных. sky.pro Эти алгоритмы обучаются на данных и выявляют выбросы на основе структуры и распределения данных. sky.pro

Универсального метода определения выбросов не существует, выбор метода зависит от характеристик набора данных и целей анализа. sky.pro cyberleninka.ru