Некоторые способы сглаживания аномальных данных в статистике:

• Простой экспоненциальный метод. 3 Популярный способ из-за простоты расчёта, гибкости и высокой производительности. 3 Использует вычисление среднего значения для присвоения экспоненциально убывающих весов, начиная с самого последнего наблюдения. 3
• Скользящая средняя. 3 Метод используют при незначительных сезонных колебаниях или их полном отсутствии. 3 Сглаживание данных по скользящему среднему применяют для выделения случайных изменений. 3
• Случайное блуждание. 3 Метод используют для описания закономерностей в финансовых инструментах. 3 Предполагает, что случайная величина даст потенциальные точки данных при добавлении к последней доступной точке данных. 3
• Экспоненциальное скользящее среднее. 3 При использовании этого метода к историческим наблюдениям применяют веса после использования метода экспоненциального сглаживания. 3 При этом основное внимание уделяют последним наблюдениям за данными. 3
• Модели ARIMA. 5 Применяются для решения задач, в которых требуется построить прогноз на основе имеющихся данных, то есть вычислить последующие значения ряда на основе предыдущих. 5 На основе построения прогноза автоматически корректируют аномальные значения. 5