Как учитывать аномальные данные при обработке массивов числовых значений?

Для учёта аномальных данных при обработке массивов числовых значений можно использовать следующие методы:

• Визуализация. web.snauka.ru Графики, такие как гистограммы и диаграммы размаха, помогают увидеть, какие значения значительно отклоняются от остальных. web.snauka.ru
• Удаление по порогу. web.snauka.ru Устанавливают логические границы для данных и удаляют значения, которые их превышают. web.snauka.ru Например, если есть данные о возрасте, и известно, что не должно быть людей старше 120 лет, удаляют такие значения. web.snauka.ru
• Замена выбросов. web.snauka.ru Если выбросы обнаружены, их заменяют на медиану или другое приемлемое значение, чтобы сохранить общее распределение данных. web.snauka.ru
• Изменение значений. loginom.ru Если причина выбросов известна, то иногда можно изменить неправильные значения. loginom.ru Например, в случае с ошибками, возникшими из-за дефектов или поломок средства измерения, проводят повторные замеры и заменяют ошибочные данные актуальными. loginom.ru

Для выявления аномалий также используют алгоритмы машинного обучения, например, кластеризации (K-means и DBSCAN), которые способны выявлять группы похожих объектов. 7universum.com

Важно помнить, что сами по себе статистические тесты не могут дать достоверный ответ на вопрос, следует ли отбрасывать или корректировать обнаруженные выбросы. loginom.ru Такое решение нужно принимать, опираясь на знание предметной области и особенностей процесса сбора данных. loginom.ru