Questions marquées «outliers»

Je travaille sur un ensemble de données. Après avoir utilisé certaines techniques d'identification de modèle, je suis sorti avec un modèle ARIMA (0,2,1). J'ai utilisé la detectIOfonction dans le package TSAen R pour détecter une valeur aberrante innovante (IO) à la 48e observation de mon ensemble...

Contexte: Je développe un système qui analyse les données cliniques pour filtrer les données invraisemblables qui pourraient être des fautes de frappe. Ce que j'ai fait jusqu'à présent: Pour quantifier la plausibilité, ma tentative jusqu'à présent était de normaliser les données, puis de calculer...

Je souhaite traiter des images de microscopie à segmentation automatique pour détecter des images défectueuses et / ou des segmentations défectueuses, dans le cadre d'un pipeline d'imagerie à haut débit. Il existe une multitude de paramètres qui peuvent être calculés pour chaque image brute et...

Je suis tombé sur le terme inlier dans la mesure LOF (Local Outlier Factor), je connais bien le terme de valeurs aberrantes (enfin essentiellement des menteurs - des instances qui ne se comportent pas comme les autres instances). Que signifie «Inliers» dans le contexte de la détection d'anomalies?...

Tout d'abord, je dois dire que j'ai cherché sur ce site la réponse. Soit je n'ai pas trouvé de question qui répondait à ma question, soit mon niveau de connaissances est si bas que je ne savais pas que j'avais déjà lu la réponse. J'étudie pour l'examen statistique AP. Je dois apprendre la...

Cette question décrit la différence fondamentale entre un histogramme uniforme et non uniforme. Et cette question traite de la règle de base pour choisir le nombre de cases d'un histogramme uniforme qui optimise (dans un certain sens) le degré auquel l'histogramme représente la distribution à...

J'essaie de trouver un moyen de corriger les valeurs aberrantes une fois que je les ai trouvées / détectées dans les données de séries chronologiques. Certaines méthodes, comme nnetar dans R, donnent des erreurs pour les séries temporelles avec des valeurs aberrantes grandes / grandes. J'ai déjà...

J'ai ajusté le modèle ARIMA (5,1,2) en utilisant la auto.arima()fonction dans R et en regardant l'ordre, nous pouvons dire que ce n'est pas le meilleur modèle à prévoir. Si des valeurs aberrantes existent dans la série de données, quelle est la méthode pour adapter un modèle à ces...

J'ai des données mensuelles de 1993 à 2015 et j'aimerais faire des prévisions sur ces données. J'ai utilisé le package tsoutliers pour détecter les valeurs aberrantes, mais je ne sais pas comment continuer à prévoir avec mon ensemble de données. Voici mon code:

J'ai quelques modèles prédictifs dont je voudrais tester les performances (c.-à-d. Prendre mon jeu de données, le «rembobiner» à un point antérieur dans le temps et voir comment le modèle aurait fonctionné de manière prospective). Le problème est que certains de mes modèles ont été construits via...

Mon objectif est d'analyser les journaux du réseau (par exemple, Apache, syslog, audit de sécurité Active Directory, etc.) à l'aide de la détection de cluster / anomalie à des fins de détection d'intrusion. Dans les journaux, j'ai beaucoup de champs de texte comme l'adresse IP, le nom...

J'ai un ensemble de données avec tous les appels passés à un service d'urgence et les temps de réponse du service d'ambulance. Ils ont admis qu'il y avait des erreurs avec les temps de réponse car il y a des cas où ils n'ont pas commencé à enregistrer (donc la valeur est 0) ou où ils n'ont pas...

J'ai un ensemble de données tridimensionnelles et j'essaie d'utiliser l'analyse des facteurs aberrants locaux pour identifier les valeurs les plus uniques ou étranges. Comment décide-t-on de la valeur k à utiliser dans l'analyse LOF? Je comprends ce que détermine la valeur k, et je ne suis donc pas...

J'ai rencontré cette phrase en lisant un article sur sciencemag.org . Au final, les réponses de seulement 7600 chercheurs dans 12 pays ont été incluses car les données restantes n'étaient pas considérées comme statistiquement significatives. Est-ce une bonne façon de faire de la recherche? Oublier...

J'ai quelques valeurs aberrantes dans mes données et je voulais les exclure pour voir si cela change les résultats. À votre avis, quel est le nombre maximal de valeurs aberrantes auquel on devrait se limiter? Merci!

Je travaille avec une série chronologique de scores d'anomalies (l'arrière-plan est la détection d'anomalies dans les réseaux informatiques). Chaque minute, j'obtiens un score d'anomalie qui me dit à quel point l'état actuel du réseau est "inattendu" ou anormal. Plus le score est élevé, plus l'état...

J'étudie l'interaction entre deux variables ( et x 2 ). Il existe une grande corrélation linéaire entre ces variables avec r > 0,9 . De la nature du problème, je ne peux rien dire sur la causalité (si x 1 provoque x 2 ou l'inverse). Je voudrais étudier les écarts par rapport à la droite de...

Donc, j'ai 16 essais dans lesquels j'essaie d'authentifier une personne à partir d'un trait biométrique en utilisant Hamming Distance. Mon seuil est fixé à 3,5. Mes données sont ci-dessous et seul l'essai 1 est un vrai positif: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47...

J'ai un ensemble de points de données qui sont censés s'asseoir sur un locus et suivre un modèle, mais il y a quelques points de dispersion du locus principal qui causent de l'incertitude dans mon analyse finale. Je voudrais obtenir un locus soigné pour l'appliquer plus tard pour mon analyse. Les...

J'ai lu sur la distance du cuisinier pour identifier les valeurs aberrantes qui ont une grande influence sur ma régression. Dans l'étude originale de Cook, il dit qu'un taux de coupure de 1 devrait être comparable pour identifier les influenceurs. Cependant, diverses autres études utilisent...