Какие статистические методы применяются для обнаружения аномальных данных?

Некоторые статистические методы, которые применяются для обнаружения аномальных данных:

• Параметрические методы. ceur-ws.org Предполагают, что нормальные данные генерируются параметрическим распределением. ceur-ws.org Эти методы часто основываются на Гауссовой или регрессионной модели, а также их комбинации. ceur-ws.org
• Непараметрические методы. ceur-ws.org Предполагают, что структура модели не определена априорно, вместо этого она определяется из предоставленных данных. ceur-ws.org К таким методам относятся методы на основе гистограмм или функций ядра. ceur-ws.org
• Статистические тесты. alexanderdyakonov.wordpress.com Как правило, их применяют для отдельных признаков и используют для обнаружения экстремальных значений. alexanderdyakonov.wordpress.com Например, для этого используют Z-value или Kurtosis measure. alexanderdyakonov.wordpress.com
• Метрические методы. alexanderdyakonov.wordpress.com В них постулируется существование некоторой метрики в пространстве объектов, которая помогает найти аномалии. alexanderdyakonov.wordpress.com Например, хорошей мерой аномальности может служить «расстояние до k-го соседа». alexanderdyakonov.wordpress.com
• Спектральные методы. ceur-ws.org Находят аппроксимацию данных, используя комбинацию атрибутов, которые передают большую часть вариативности в данных. ceur-ws.org Эта методика основана на предположении: данные могут быть вложены в подпространство меньшей размерности, в котором нормальное состояние и аномалии проявляются иначе. ceur-ws.org