이상값4 이상값 인식, IQR(Interquartile Range)를 활용 방법 데이터에서 이상값을 탐지하고 처리하기 위한 방법 중 하나는 IQR(Interquartile Range)를 활용하는 것입니다. IQR은 데이터의 중앙 50% 범위를 나타내며, 이 범위를 벗어나는 데이터 포인트를 이상값으로 간주합니다. 이 방법은 데이터의 분포와 중심 경향성을 고려하여 이상값을 식별하는 강력한 방법 중 하나입니다. IQR을 계산하고 이상값을 인식하는 과정을 자세히 알아보겠습니다: 1. 데이터 정렬: 먼저 데이터를 크기 순서대로 정렬합니다. 이렇게 하면 데이터 포인트가 순서대로 배열됩니다. 2. Q1(1 사분위수) 계산: 정렬된 데이터에서 하위 25%에 해당하는 값을 찾습니다. 이것이 1 사분위수(Q1)입니다. 1 사분위수는 데이터의 하위 25% 범위를 나타냅니다. 3. Q3(3 사분위수) 계.. 2023. 10. 11. 이상값 인식, 기하평균과 표준편차를 활용한 이상값 탐지 기하평균과 표준편차를 활용한 이상값 탐지: 이상값을 탐지하기 위한 한 가지 방법은 기하평균과 표준편차를 사용하는 것입니다. 특히, 기하평균 주변의 값들이 일정한 범위 내에 있는지 확인하여 이상값을 식별할 수 있습니다. 1. 기하평균 (Geometric Mean) 계산: 먼저 데이터 집합의 모든 값에 대한 기하평균을 계산합니다. 기하평균은 다음과 같이 정의됩니다: GM = √(X1 * X2 * X3 * ... * Xn) 여기서, X1, X2, X3, ..., Xn은 데이터 집합의 개별 데이터 포인트를 나타냅니다. 2. 표준편차 (Standard Deviation) 계산: 이제 데이터 집합의 표준편차를 계산합니다. 표준편차는 데이터 포인트가 평균에서 얼마나 퍼져 있는지를 측정하는 값입니다. 3. 이상값 경계.. 2023. 10. 10. 이상값 인식, ESD (Extreme Studentized Deviate) 방법 ESD (Extreme Studentized Deviate) 방법: ESD 방법은 평균에서 얼마나 멀리 떨어져 있는 이상값을 찾는 데 사용되는 통계적 방법 중 하나입니다. 이 방법을 사용하여 특정한 이상값을 탐지하기 위해서는 다음과 같은 단계를 따릅니다: 1. Z-점수(Z-Score) 계산: 데이터 집합의 각 데이터 포인트에 대한 Z-점수를 계산합니다. Z-점수는 다음과 같이 정의됩니다: Z = (X - μ) / σ 여기서, X는 개별 데이터 포인트, μ는 데이터 집합의 평균, σ는 데이터 집합의 표준 편차입니다. 2. 가장 큰 Z-점수 식별: Z-점수 중 가장 큰 값을 찾습니다. 이 값은 데이터 집합 내에서 가장 이상적으로 여겨질 수 있는 이상값입니다. 3. 임계값 설정: 사용자가 설정한 유의 수준(일.. 2023. 10. 9. 이상값, 인식과 처리 방법 이상값(Outliers)은 데이터 집합에서 일반적인 패턴에서 벗어나 극단적인 값으로 나타나는 데이터 포인트를 의미합니다. 이상값은 데이터 분석을 왜곡시키거나 잘못된 결론을 이끌어낼 수 있으므로 이를 올바르게 처리하는 것이 중요합니다. 이제 이상값에 대한 설명과 R에서의 인식 방법, 그리고 처리 방법에 대해 알아보겠습니다. 이상값의 특징: 이상값은 주로 데이터 집합의 일반적인 분포에서 벗어나 더 높거나 낮은 값으로 나타납니다. 이상값은 단일 변수 또는 다변수 상황에서 나타날 수 있으며, 다른 데이터 포인트와 차이가 큽니다. 이상값은 측정 오류, 특이한 사건 또는 시스템 이상과 관련될 수 있습니다. 이상값 인식 방법: 1. ESD (Extreme Studentized Deviate): ESD는 Z-점수(Z-.. 2023. 10. 8. 이전 1 다음
