Skip to content

Vilniaus statistikos žurnalas

Statistika, faktai ir patarimai apie Vilniaus miestą

  • Faktai
  • IT
  • Patarimai
  • Pranešimai
  • Statistika
  • Technika
  • Vilnius
  • Kompiuterių remontas Vilniuje
  • KONTAKTAI

Anomalijos statistikoje

Posted on 13 liepos, 202313 liepos, 2023 By statisticsjournal.lt
Faktai, Statistika

Statistikoje „anomalija” yra terminas, naudojamas aprašyti stebėjimus, kurie neatitinka kitų duomenų rinkinio stebėjimų. Kitais žodžiais tariant, tai yra vertės, kurios atrodo „neįprastos” palyginti su dauguma kitų duomenų rinkinio reikšmių. Anomalijos taip pat vadinamos išskirtimis, atskirais atvejais, neįprastais atvejais ar netikėtomis reikšmėmis.

Anomalijų tipai

Anomalijos statistikoje paprastai suskirstytos į tris pagrindines kategorijas:

  1. Globalios anomalijos. Tai yra duomenys, kurie išsiskiria nuo viso duomenų rinkinio. Pavyzdžiui, jei turime duomenų rinkinį, kuriame pateikiamas mokinio ūgis, globali anomalija gali būti mokinys, kurio ūgis yra 2 metrai, kai dauguma kitų mokinių yra apie 1,5 metrų.
  2. Lokalios anomalijos. Tai yra duomenys, kurie išsiskiria tik tam tikroje duomenų rinkinio dalyje. Lokalios anomalijos gali nepastebėti, jei analizuojate tik bendrą duomenų rinkinį.
  3. Taškinės, kontekstinės ir kolektyvinės anomalijos. Taškinės anomalijos yra atskiri duomenų taškai, kurie skiriasi nuo kitų. Kontekstinės anomalijos yra tokios, kurios priklauso nuo situacijos (pvz., temperatūra). Kolektyvinės anomalijos yra grupės duomenų taškų, kurie nesutampa su visais duomenimis, jei jie vertinami kartu.

Anomalijų aptikimas

Anomalijų aptikimas yra svarbus duomenų analizės procesas, nes jis gali atskleisti klaidas duomenyse, išskirti svarbius duomenų taškus arba rodyti potencialias problemas. Priklauso nuo specifinio taikymo srities, anomalijos gali būti traktuojamos kaip triukšmas (ir todėl ignoruojamos arba pašalinamos), kaip klaidos (kurios turi būti ištaisytos) arba kaip svarbūs signalai.

Anomalijų aptikimo metodai gali būti klasifikacijos, klasterizacijos, statistiniai, naudojantys mašininį mokymąsi arba naudojantys laiko eilučių analizę. Kai kuriuose metoduose, pavyzdžiui, statistiniuose, naudojama modeliavimo prielaida, kad duomenys seka tam tikrą pasiskirstymą, ir bet koks stebėjimas, kuris labai nukrypsta nuo šio pasiskirstymo, laikomas anomalija.

Anomalijų valdymas

Kaip elgtis su aptiktomis anomalijomis priklauso nuo jūsų analizės tikslo. Kartais anomalijos gali būti pašalintos iš duomenų rinkinio, kad nekreiptų dėmesio nuo kitų tendencijų. Kartais, ypač kai anomalijos yra klaidos, jos gali būti pakeistos arba „užpildytos” kitomis metodikomis. Bet kartais anomalijos gali rodyti svarbius duomenų aspektus, tokiu atveju jas reikia išsamiau išnagrinėti.

Atsiminkite, kad anomalijos yra neišvengiamos, bet jos nėra būtinai blogos. Svarbu yra mokėti jas tinkamai aptikti ir valdyti, kad jūsų duomenų analizė būtų kuo tiksliausia ir informatyviausia.

Navigacija tarp įrašų

❮ Previous Post: Įdomūs faktai ir statistika apie Vilnių 
Next Post: Yra melas, yra absurdiškas melas ir yra statistika ❯

Skaitykite

Faktai
Europos renesanso architektūros grožis Vilniuje
22 kovo, 2023
Faktai
10 stebinančių statistinių duomenų apie Vilnių
22 vasario, 2023
Faktai
Įdomūs faktai ir statistika apie Vilnių 
23 birželio, 2023
Faktai
Yra melas, yra absurdiškas melas ir yra statistika
11 rugpjūčio, 2023

Informacija

  • Įdomioji statistika. Kas tai?
  • Yra melas, yra absurdiškas melas ir yra statistika
  • Anomalijos statistikoje
  • Įdomūs faktai ir statistika apie Vilnių 
  • Turistų Vilniuje statistika

Autorinės teisės. © 2022 Vilniaus statistikos žurnalas.

Theme: Oceanly News Dark by ScriptsTown