Dans une définition classique d'une valeur aberrante en tant que point de données en dehors du 1.5 * IQR du quartile supérieur ou inférieur, il y a une hypothèse d'une distribution non asymétrique. Pour les distributions asymétriques (exponentielle, Poisson, géométrique, etc.) est le meilleur moyen...
J'effectue plusieurs analyses de régression et je ne sais pas si les valeurs aberrantes de mes données doivent être supprimées. Les données qui m'inquiètent apparaissent sous forme de «cercles» sur les boîtes à moustaches SPSS, mais il n'y a pas d'astérisques (ce qui me fait penser qu'elles ne sont...
Si j'ai un échantillon iid normal multivarié , et définissez (qui est une sorte de distance de Mahalanobis [au carré] d'un point d'échantillon au vecteur utilisant la matrice pour la pondération), quelle est la distribution de d_i ^ 2 (\ bar X, S) (distance de Mahalanobis au moyenne de...
J'ai ce que je pensais naïvement être un problème assez simple qui implique la détection de valeurs aberrantes pour de nombreux ensembles différents de données de comptage. Plus précisément, je veux déterminer si une ou plusieurs valeurs dans une série de données de comptage sont supérieures ou...
Comment décider de l'asymétrie en regardant un boxplot construit à partir de ces données: 340, 300, 520, 340, 320, 290, 260, 330 Un livre dit: "Si le quartile inférieur est plus éloigné de la médiane que le quartile supérieur, alors la distribution est faussée." Plusieurs autres sources ont dit à...
Nous avons effectué un test fractionné d'une nouvelle fonctionnalité de produit et voulons mesurer si l'augmentation des revenus est significative. Nos observations ne sont certainement pas distribuées normalement (la plupart de nos utilisateurs ne dépensent pas, et parmi ceux qui le font, ils sont...
tl; dr Quelle est la méthode recommandée pour traiter les discretedonnées lors de la détection d'anomalies? Quelle est la méthode recommandée pour traiter les categoricaldonnées lors de la détection d'anomalies? Cette réponse suggère d'utiliser des données discrètes pour filtrer simplement les...
Je pourrais utiliser quelques conseils sur la présentation de certaines données. Ce premier tracé est une comparaison cas-témoins pour la cytokine IL-10. J'ai défini manuellement l'axe y pour inclure 99% des données. La raison pour laquelle j'ai défini cela manuellement est que le groupe de cas a...
L'ACP robuste (telle que développée par Candes et al 2009 ou mieux encore Netrepalli et al 2014 ) est une méthode populaire pour la détection des valeurs aberrantes multivariées , mais la distance de Mahalanobis peut également être utilisée pour la détection des valeurs aberrantes étant donné une...
Une augmentation du nombre de cas et de décès se produit pendant les épidémies (augmentation soudaine du nombre) en raison d'une circulation virale (comme le virus du Nil occidental aux États-Unis en 2002) ou de la diminution de la résistance des personnes ou de la contamination des aliments ou de...
La définition standard d'une valeur aberrante pour un diagramme de Box et Whisker est des points en dehors de la plage , où et est le premier quartile et est le troisième quartile des données.{ Q 1 - 1,5 IQ R , Q 3 + 1,5 IQ R }{Q1-1,5jeQR,Q3+1,5jeQR}\left\{Q1-1.5IQR,Q3+1.5IQR\right\}jeQ R = Q 3 - Q...
Supposons que j'ai des données normalement distribuées. Pour chaque élément des données, je veux vérifier combien de SD il est éloigné de la moyenne. Il peut y avoir une valeur aberrante dans les données (probablement une seule, mais peut-être aussi deux ou trois) ou non, mais cette valeur...
J'ai des données mensuelles sur les séries chronologiques et je voudrais faire des prévisions avec détection des valeurs aberrantes. Voici l'exemple de mon ensemble de données: Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 2006 7.55 7.63 7.62 7.50 7.47 7.53 7.55 7.47 7.65 7.72 7.78 7.81 2007 7.71...
Je suis à la recherche de techniques robustes pour supprimer les valeurs aberrantes et les erreurs (quelle qu'en soit la cause) des données de séries chronologiques financières (c.-à-d. Tickdata). Les données financières chronologiques tick-by-tick sont très compliquées. Il contient d'énormes...
De Wikipédia Les observations influentes sont celles qui ont un effet relativement important sur les prévisions du modèle de régression. De Wikipédia Les points de levier sont les observations, le cas échéant, faites à des valeurs extrêmes ou périphériques des variables indépendantes de sorte que...
J'ai un tas (environ 1000) d'estimations et elles sont toutes censées être des estimations de l'élasticité à long terme. Un peu plus de la moitié de ces estimations sont estimées en utilisant la méthode A et le reste en utilisant une méthode B. Quelque part, j'ai lu quelque chose comme "Je pense...
L'approche courante pour estimer les paramètres d'une distribution normale consiste à utiliser la moyenne et l'écart-type / variance de l'échantillon. Cependant, s'il y a des valeurs aberrantes, la médiane et l'écart médian par rapport à la médiane devraient être beaucoup plus robustes, non? Sur...
J'ai un modèle de prédiction testé avec quatre méthodes, comme vous pouvez le voir dans la figure ci-dessous. L'attribut prédit par le modèle est compris entre 0 et 8. Vous pouvez remarquer qu'il existe une valeur aberrante supérieure et trois valeurs aberrantes inférieures indiquées par toutes les...
Je me demande s'il existe un moyen simple de détecter les valeurs aberrantes. Pour l'un de mes projets, qui était essentiellement une corrélation entre le nombre de fois que les répondants participent à une activité physique en une semaine et le nombre de fois qu'ils mangent à l'extérieur de la...
J'essaie de comprendre le résultat que je vois dans mon graphique ci-dessous. Habituellement, j'ai tendance à utiliser Excel et à obtenir une ligne de régression linéaire, mais dans le cas ci-dessous, j'utilise R et j'obtiens une régression polynomiale avec la commande: ggplot(visual1,...