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제목 데이터에서 이상값을 찾는 3가지 방법
등록일 2023-05-19


 

이상값은 다른 데이터 포인트에서, 멀리 떨어진 데이터 포인트이다.
, 데이터 세트에서 특이한 값입니다.
이상값은 테스트에서 중요한 결과를 놓치거나, 실제 결과를 왜곡할 수 있기 때문에,
많은 통계 분석에서 문제가 된다.

 



 

불행하게도 이상값을 명확하게 식별하기 위한, 엄격한 통계 규칙은 없다.
이상값을 찾는 것은, 문제 영역의 지식과,
이터 수집 프로세스에 대한 이해에 달려 있다
.
확실한 수학적 정의는 없지만, 이상값 후보를 찾는 데 사용할 수 있는,
지침과 통계적 방법이 있다.

 
 


(1) 데이터를 정렬하여 이상값을 찾는 방법

 

데이터시트를 정렬하는 것은,
간단하지만 특이한 값을 강조하고 표시하는, 효과적인 방법입니다.
각 변수에 대해, 데이터를 정렬한 다음, 비정상적으로 높거나 낮은 값을 찾는다. 



가장 높은 값은 다른 값과 분명히 다르다.
이 접근 방식은, 이상값의 비정상 정도를 정량화하지는 않지만,
한 눈에 비정상적으로 높거나 낮은 값을, 찾을 수 있는 장점이 있다.

 

 

(2) 데이터를 그래프로 작성하여 이상값 식별

상자그림, 히스토그램, 산점도 및 관리도는,
이상값을 강조하여 표시할 수 있다.
상자그림은, 그래프에 별표를 표시하여,
데이터 세트에 이상값이 포함된 경우를, 명시적으로 나타낸다.

 



히스토그램은 또한 이상값의 존재를 강조한.
아래와 같이 동떨어져 있는 막대를 찾는다.
이상값(outlier)는 가장 오른쪽에 있는 막대이다.




몇 개의 생산 Lot가 섞여 있는 모집단에서,
단일 모집단으로 사용할 수 있는지는, 관리도를 통해,
이상값을 확인하고 동질성 여부를 판단할 수 있다.

 

(3)사분위수 범위를 사용하여 이상값 경계선 만들어서 식별

   

사분위수 범위(IQR)와 여러 사분위수 값 및 조정 계수를 사용하여,
Minor
이상값과 Major 이상값을 구성하는 항목의 경계를 계산하고
그 경계를 넘어서는 단계적 이상값을 확인할 수 있다
.

 

Minor 이상값 및 Major 이상값은 데이터 값의
전체 분포와 관련된 이상값의 비정상성을 나타낸다
.
Major
이상값은 더 극단적인 값이다.