После моего вопроса здесь , мне интересно , если есть сильные мнения за или против использования стандартного отклонения для выявления выбросов (например , любой Datapoint , что более чем 2 стандартное отклонение является останец).
Я знаю, что это зависит от контекста исследования, например, точка данных, 48 кг, безусловно, будет выделяться в исследовании веса детей, но не в исследовании веса взрослых.
Выбросы являются результатом ряда факторов, таких как ошибки ввода данных. В моем случае эти процессы являются надежными.
Я предполагаю, что вопрос, который я задаю: является ли использование стандартного отклонения надежным методом для обнаружения выбросов?
Ответы:
Некоторые выбросы явно невозможны . Вы упоминаете 48 кг для веса ребенка. Это явно ошибка. Это не статистическая проблема, а существенная. Там нет 48 кг человеческих детей. Любой статистический метод будет определять такую точку.
Лично, вместо того, чтобы полагаться на какие-либо тесты (даже соответствующие, как рекомендовано @Michael), я бы отобразил данные. Отображение того, что определенное значение данных (или значения) маловероятно при некотором предполагаемом распределении, не означает, что значение является неправильным, и поэтому значения не следует автоматически удалять только потому, что они являются экстремальными.
Кроме того, правило, которое вы предлагаете (2 SD от среднего значения), является старым, которое использовалось за несколько дней до того, как компьютеры упростили задачу. Если N равно 100 000, то вы, конечно, ожидаете довольно много значений более 2 SD от среднего значения, даже если существует идеальное нормальное распределение.
Но что, если распределение неверно? Предположим, что в популяции рассматриваемая переменная обычно не распределена, но имеет более тяжелые хвосты, чем эта?
источник
Да. Это плохой способ «обнаружить» выходы. Для нормально распределенных данных такой метод назвал бы 5% совершенно хороших (хотя и слегка экстремальных) наблюдений "выбросами". Также, когда у вас есть выборка размера n, и вы ищете чрезвычайно высокие или низкие наблюдения, чтобы назвать их выбросами, вы действительно смотрите на статистику экстремальных порядков. Максимум и минимум нормально распределенной выборки обычно не распределены. Поэтому тест должен основываться на распределении крайностей. Это то, что делают тест Граббса и коэффициент Диксона, как я уже упоминал несколько раз ранее. Даже если вы используете соответствующий тест для выбросов, наблюдение не должно быть отклонено только потому, что оно необычайно экстремально. Вы должны выяснить, почему экстремальное наблюдение произошло первым.
источник
Когда вы спрашиваете, сколько стандартных отклонений от среднего значения является потенциальным выбросом, не забывайте, что сам выброс выброса повысит SD, а также повлияет на значение среднего значения. Если у вас есть N значений, отношение расстояния от среднего значения, деленного на SD, никогда не может превышать (N-1) / sqrt (N). Это имеет значение, конечно же, с крошечными образцами. Например, если N = 3, выброс не может быть больше 1,155 * SD от среднего значения, поэтому невозможно, чтобы какое-либо значение было больше 2 SD от среднего. (Это, конечно, предполагает, что вы вычисляете образец SD из имеющихся данных, и у вас нет теоретической причины знать SD населения).
Критические значения для теста Граббса были рассчитаны, чтобы принять это во внимание, и поэтому зависят от размера выборки.
источник
Я думаю, что контекст это все. Для приведенного примера, да, ясно, что ребенок весом 48 кг ошибочен, и использование 2 стандартных отклонений может уловить этот случай. Однако нет оснований полагать, что использование 2 стандартных отклонений (или любого другого кратного SD) подходит для других данных. Например, если вы смотрите на остатки пестицидов в поверхностных водах, данные за пределами двух стандартных отклонений довольно распространены. Эти особенно высокие значения не являются «выбросами», даже если они находятся далеко от среднего значения, так как они вызваны дождевыми событиями, недавними применениями пестицидов и т. Д. Конечно, вы можете создать другие «практические правила» (почему бы не 1,5 × SD, или 3.1415927 × SD?), Но, честно говоря, такие правила трудно защитить, и их успех или неудача будут меняться в зависимости от данных, которые вы изучаете. Я думаю, используя суждение и логику, несмотря на субъективность, это лучший способ избавиться от выбросов, а не использовать произвольное правило. В этом случае вам не потребовалось 2 × SD для обнаружения 48-килограммового выброса - вы смогли объяснить это. Разве это не лучший метод? Для случаев, когда вы не можете объяснить это, ну, произвольные правила лучше?
источник