Преглед садржаја:
Дефиниција - Шта значи вањска детекција?
Детекција вањштине је поступак откривања и накнадног искључивања одметника из датог скупа података.
Вањски облик може се дефинисати као податак или опажање који драстично одступа од дате норме или просека скупа података. Вањски облик може бити проузрокован случајно, али може указивати и на грешку у мерењима или да наведени скуп података има дистрибуцију са великим репом.
Ево једноставног сценарија у откривању вањске површине, процес мерења доследно производи очитања између 1 и 10, али у неким ретким случајевима добијамо мерења већа од 20.
Ова ретка мерења изван норме називају се одмаком јер "леже изван" нормалне кривуље расподјеле.
Техопедиа објашњава Оутлиер Детецтион
Заправо не постоји стандардизована и крута математичка метода за одређивање вањског облика јер она заиста варира у зависности од скупа података или података, тако да његово одређивање и откривање на крају постаје субјективно. Кроз непрекидно узорковање у датом пољу података могу се утврдити карактеристике вањског облика како би се олакшало откривање.
Постоје методе засноване на моделу за откривање одлива и претпостављају да су сви подаци узети из нормалне дистрибуције и да ће идентификовати опажања или тачке, за које се сматра да су мало вероватне, засноване на средњем или стандардном одступању, као одласци. Постоји неколико метода за откривање вањских облика:
- Грубб-ов тест за одласке - То се заснива на претпоставци да су подаци нормалне дистрибуције и уклања једно одијело у једном време, при чему се тест понавља, док више не могу да се пронађу остаци.
- Диконов К тест - Такође заснован на нормалности скупа података, ова метода тестира лоше податке. Примећено је да се ово треба користити скупо и никада више од једном у скупу података.
- Цхаувенетов критеријум - користи се за анализу да ли је вансеријски лажни или је још увек унутар граница и сматра се делом скупа. Узимају се средња и стандардна девијација и израчунава се вероватноћа да ће се одступник појавити. Резултати ће одредити да ли треба укључити или не.
- Пиерцеов критеријум - Граница грешке постављена је за низ запажања, изнад којих ће се сва запажања одбацити јер већ укључују тако велику грешку.
