Как различить превышение нормы и аномалию в научных данных?

Превышение нормы и аномалия в научных данных — разные понятия. alexanderdyakonov.wordpress.com Аномалия характеризуется не только экстремальными значениями отдельных признаков. alexanderdyakonov.wordpress.com

Некоторые методы, которые помогают обнаружить аномалии:

• Визуализация данных. sky.pro Боксплоты (ящики с усами) наглядно показывают распределение данных, квартили и выбросы. sky.pro Гистограммы и плотности распределения помогают выявить необычные пики или «хвосты». sky.pro Диаграммы рассеяния выявляют отклоняющиеся точки в многомерном пространстве. sky.pro Тепловые карты показывают необычные концентрации значений. sky.pro
• Статистические тесты. sky.pro Например, тест Граббса проверяет, является ли минимальное или максимальное значение выборки выбросом. sky.pro Тест Диксона оценивает отношение разницы между подозрительным значением и ближайшим к нему к размаху выборки. sky.pro Критерий Шовене определяет вероятность появления значения, столь же отклоняющегося от среднего. sky.pro
• Модельные тесты. alexanderdyakonov.wordpress.com Строится модель, которая описывает данные. alexanderdyakonov.wordpress.com Точки, которые сильно отклоняются от модели, и есть аномалии. alexanderdyakonov.wordpress.com

Также для анализа данных используют специализированные инструменты для разных типов данных, например, для временных рядов применяют ARIMA с анализом остатков, экспоненциальное сглаживание, STL-декомпозицию. sky.pro

Эффективная стратегия поиска отклонений часто включает комбинацию нескольких методов для повышения точности и надёжности результатов. sky.pro