Какие существуют методы выявления существенных изменений в данных?

Некоторые методы выявления существенных изменений в данных:

• Графический метод. sky.pro Например, Box plot (ящик с усами) показывает медиану, нижний и верхний квартили, а также выбросы в данных. sky.pro Scatter plot (диаграмма рассеяния) помогает увидеть выбросы, которые отклоняются от общей тенденции. sky.pro
• Z-оценка. sky.pro 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
• Метод IQR (межквартильный размах). sky.pro Выбросы определяются как значения, находящиеся за пределами 1,5 IQR от Q1 и Q3. sky.pro
• 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
• Алгоритмы машинного обучения. sky.pro Например, DBSCAN, Isolation Forest и Local Outlier Factor обучаются на данных и выявляют выбросы на основе структуры и распределения данных. sky.pro
• Метод E–Divisive with Medians (EDM). ranalytics.github.io Позволяет автоматически обнаруживать структурные изменения во временных рядах. ranalytics.github.io

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