Чтобы обнаружить выбросы на диаграмме рассеяния (scatter plot), нужно изучить общую структуру точек данных. 1 Необходимо найти тенденцию или группу точек, которые демонстрируют аналогичную взаимосвязь между переменными x и y. 1

Для выявления вертикальных выбросов нужно рассмотреть точки, которые находятся намного выше или ниже основного облака данных или линии тренда. 1 Такие точки могут указывать на наличие вертикальных выбросов. 1

Для обнаружения горизонтальных выбросов нужно найти точки, которые находятся далеко справа или слева от основного облака данных или линии тренда. 1 Они могут означать горизонтальные выбросы. 1

Чтобы выявить выбросы с высоким кредитным плечом, нужно изучить общую структуру точек данных и линии тренда. 1 Следует искать точки с экстремальными значениями x, которые расположены далеко от основного кластера точек данных. 1

Кроме графического метода, для определения выбросов в данных используют, например:

• Z-оценку. 4 Это статистическая мера, которая показывает, насколько значение отклоняется от среднего значения выборки в единицах стандартного отклонения. 4
• Метод IQR (межквартильный размах). 4 Выбросы определяются как значения, находящиеся за пределами 1,5 IQR от нижнего (Q1) и верхнего (Q3) квартилей. 4
• Тест Граббса. 4 Этот статистический тест сравнивает наибольшее и наименьшее значения с средним значением и стандартным отклонением выборки. 4
• Алгоритмы машинного обучения. 4 Такие алгоритмы, как DBSCAN, Isolation Forest и Local Outlier Factor, обучаются на данных и выявляют выбросы на основе структуры и распределения данных. 4

Выбор метода зависит от характеристик набора данных и целей анализа. 4