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外れ値とロバスト推定(1) - Qiita
東京大学・株式会社Nospareの菅澤です. 今回から「外れ値とロバスト推定」のテーマでいくつか記事を書... 東京大学・株式会社Nospareの菅澤です. 今回から「外れ値とロバスト推定」のテーマでいくつか記事を書いていこうと思います. 具体的には以下の内容について解説していく予定です. 一次元データの外れ値処理 多次元データおよび回帰モデルにおける外れ値とロバスト推定 一般的な統計モデルのロバスト推定 (ダイバージェンスの利用) ベイズ的なロバスト推定の方法 今回は「一次元データの外れ値処理」について解説していきます. 外れ値の存在 現実のデータには様々な要因(特異なサンプルの存在,入力ミス等)で外れ値が混入します.このような外れ値を適切に処理しなかった場合,本来求めたい結果とは大きく異なった結果が得られてしまう危険性があります.そのため,データを解析する前には外れ値の存在可能性について検討し,実際に(意味のない)外れ値が含まれる場合は適切に除去するなどの対策が必要になります. 平均値と中央値