Perguntas com a marcação «outliers»

Estou tentando encontrar uma maneira de corrigir os valores discrepantes quando os encontrar / detectar nos dados de séries temporais. Alguns métodos, como o nnetar no R, apresentam alguns erros para séries temporais com valores extremos grandes / grandes. Já consegui corrigir os valores ausentes, mas os valores discrepantes ainda …

10 time-series  forecasting  outliers  winsorizing 

Contexto: estou desenvolvendo um sistema que analisa dados clínicos para filtrar dados implausíveis que podem ser erros de digitação. O que eu fiz até agora: Para quantificar a plausibilidade, minha tentativa até agora foi normalizar os dados e, em seguida, calcular um valor de plausibilidade para o ponto p com …

10 machine-learning  multivariate-analysis  feature-selection  algorithms  outliers 

Estou trabalhando em um conjunto de dados. Depois de usar algumas técnicas de identificação de modelos, criei um modelo ARIMA (0,2,1). Usei a detectIOfunção no pacote TSAem R para detectar um outlier inovador (IO) na 48ª observação do meu conjunto de dados original. Como faço para incorporar esse erro externo …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

Esta pergunta descreve a diferença básica entre um histograma uniforme e um não uniforme. E essa pergunta discute a regra básica para escolher o número de posições de um histograma uniforme que otimiza (em certo sentido) o grau em que o histograma representa a distribuição a partir da qual as …

10 nonparametric  outliers  histogram  rule-of-thumb 

Primeiro, devo declarar que procurei neste site a resposta. Também não encontrei uma pergunta que respondesse à minha pergunta ou meu nível de conhecimento é tão baixo que não percebi que já tinha lido a resposta. Estou estudando para o exame de estatística da AP. Eu tenho que aprender regressão …

10 regression  outliers  residuals 

Desejo processar imagens de microscopia segmentadas automaticamente para detectar imagens e / ou segmentações defeituosas, como parte de um pipeline de geração de imagens de alto rendimento. Há vários parâmetros que podem ser calculados para cada imagem e segmentação brutas e que se tornam "extremos" quando a imagem está com …

10 outliers  online 

Eu me deparei com o termo inlier na medida LOF (Local Outlier Factor), estou familiarizado com o termo outliers (basicamente basicamente liers - instâncias que não se comportam como o resto das instâncias). O que significa "Inliers" no contexto da detecção de anomalias? e como isso está relacionado a (diferente …

10 residuals  outliers  anomaly-detection 

Eu tenho dados mensais de 1993 a 2015 e gostaria de fazer previsões sobre esses dados. Usei o pacote tsoutliers para detectar os outliers, mas não sei como continuo prevendo com meu conjunto de dados. Este é o meu código: product.outlier<-tso(product,types=c("AO","LS","TC")) plot(product.outlier) Esta é a minha saída do pacote tsoutliers …

9 r  time-series  forecasting  arima  outliers 

Eu tenho alguns modelos preditivos cujo desempenho eu gostaria de testar novamente (ou seja, levar meu conjunto de dados, "rebobinar" para um ponto anterior no tempo e ver como o modelo teria um desempenho prospectivo). O problema é que alguns dos meus modelos foram criados através de um processo interativo. …

9 cross-validation  modeling  outliers  splines  overfitting 

Eu tenho um conjunto de dados com todas as chamadas feitas para um serviço de emergência e os tempos de resposta do departamento de ambulância. Eles admitiram que existem alguns erros nos tempos de resposta, pois há casos em que eles não começaram a gravar (portanto, o valor é 0) …

9 mean  outliers  median  trimmed-mean 

Eu tenho um conjunto de dados tridimensionais e estou tentando usar a análise do fator externo externo para identificar os valores mais únicos ou estranhos. Como alguém decide o valor k a ser usado na análise LOF? Entendo o que o valor k determina e, portanto, não estou surpreso por …

9 data-mining  outliers 

Meu objetivo é analisar os logs de rede (por exemplo, Apache, syslog, auditoria de segurança do Active Directory e assim por diante) usando a detecção de cluster / anomalia para fins de detecção de intrusão. Nos logs, tenho muitos campos de texto como endereço IP, nome de usuário, nome do …

9 feature-selection  outliers  unsupervised-learning  feature-construction 

Eu tenho alguns dados discrepantes nos meus dados e queria excluí-los para ver se isso altera os resultados. Na sua opinião, qual é o número máximo de discrepantes aos quais se deve restringir? Obrigado!

9 outliers 

Eu tenho lido a distância de Cook para identificar discrepâncias que têm alta influência em minha regressão. No estudo original de Cook, ele diz que uma taxa de corte de 1 deve ser comparável para identificar influenciadores. No entanto, vários outros estudos usam ou como ponto de corte.4n4n\frac{4}{n}4n−k−14n−k−1\frac{4}{n-k-1} No meu …

9 outliers  cooks-distance 

Eu ajustei o modelo ARIMA (5,1,2) usando a auto.arima()função em R e, observando a ordem, podemos dizer que este não é o melhor modelo para prever. Se existirem outliers na série de dados, qual é o método para ajustar um modelo a esses dados?

9 r  time-series  forecasting  outliers  arima