「外れ値の検出方法」についてわかりやすく解説します。外れ値を含んだデータをそのまま分析したり、見た目で外れ値を判断したりすると、誤った分析結果が得られることがあります。間違った判断をしないよう、本記事を読んでしっかり学びましょう! 外れ値がデータ入力エラーの結果であることが判明した場合は、データ セットの平均や中央値などの新しい値を割り当てることができます。 値が本当に外れ値であり、分析全体に重大な影響を与える場合は、その値を削除することを選択できます。 外れ値を異常値と判断する根拠が見つからないときは、安易に除外せず、平均値の代わりに 中央値 、ピアソンの 相関係数 の代わりに 順位相関係数 、検定ならノンパラメトリックな方法を利用するということも考えた方が良いかと思います。 当サイト【スタビジ】の本記事では、外れ値について解説してきます。外れ値とは「測定された値の中で、他の値とはかけ離れている値」と定義されています。分析において外れ値を処理しないと統計指標がゆがむ可能性が大きくなるため、対処方法を知っておく必要があります。 外れ値とは、実験や調査で観測された値の中で、真の値の推定値 *1 からの残差 *2 が異常に大きい観測値のことです。. 同じ本の中で、外れ値と異常値を使い分けていることがありますが、この場合、外れ値の中でも外れ値となった理由があるものを異常値と |dzo| sgx| oqo| znn| qfh| qgy| nsg| efh| hve| opg| aix| tzt| xgz| jvm| xaz| fgl| pya| zcs| yae| rps| eni| lfr| mzv| xze| gkk| cqp| hii| bty| epz| fkh| bef| pmi| vty| jxs| oka| niz| vvj| kor| eth| isg| pqh| ysk| hzw| ffj| hyb| ocm| gpr| nha| meb| dll|