Какие существуют методы анализа данных для обнаружения выбросов?

Некоторые методы анализа данных для обнаружения выбросов:

1. Графический метод. sky.pro Визуализация данных позволяет специалисту решить, какие выбросы удалять. nuancesprog.ru Примеры графических методов: box plot (ящик с усами) и scatter plot (диаграмма рассеяния). sky.pro
2. Z-оценка. sky.pro nuancesprog.ru 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
3. Метод IQR (межквартильный размах). sky.pro Выбросы определяются как значения, находящиеся за пределами 1,5 IQR от нижнего (Q1) и верхнего (Q3) квартилей. sky.pro
4. Тест Граббса. 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
5. Алгоритмы машинного обучения. sky.pro Некоторые из них: DBSCAN, Isolation Forest и Local Outlier Factor. sky.pro Эти алгоритмы обучаются на данных и выявляют выбросы на основе структуры и распределения данных. sky.pro

Выбор метода зависит от характеристик набора данных и целей анализа. sky.pro