Какие существуют способы сглаживания аномальных данных в статистике?

Некоторые способы сглаживания аномальных данных в статистике:

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