Выброс (статистика): различия между версиями

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
[отпатрулированная версия][отпатрулированная версия]
Содержимое удалено Содержимое добавлено
м Бот: Замена по результатам обсуждения
внутренние ссылки
 
Строка 8: Строка 8:
|издательство = Наука
|издательство = Наука
|год = 1965
|год = 1965
}}</ref> — в статистике результат измерения, выделяющийся из общей выборки.
}}</ref> — в [[Статистика|статистике]] результат [[Измерение|измерения]], выделяющийся из общей [[Выборка|выборки]].


Статистический метод, способный действовать в условиях выбросов, называется [[Робастность в статистике|робастным]]. [[Медиана (статистика)|Медиана]] является робастной характеристикой, а [[выборочное среднее]] — нет. Существует пример ([[квартет Энскомба]]), демонстрирующий, насколько неробастные методы обработки статистических данных способны «врать», даже если выброс всего один на 10 «обычных» результатов.
[[Статистический метод]], способный действовать в условиях выбросов, называется [[Робастность в статистике|робастным]]. [[Медиана (статистика)|Медиана]] является робастной характеристикой, а [[выборочное среднее]] — нет. Существует пример ([[квартет Энскомба]]), демонстрирующий, насколько неробастные методы обработки статистических данных способны «врать», даже если выброс всего один на 10 «обычных» результатов.


== Причины выбросов ==
== Причины выбросов ==


* Из-за ошибки измерения.
* Из-за ошибки измерения.
* Из-за необычной природы входных данных. Например, если наугад измерять температуру предметов в комнате, получим цифры от 18 до 22 °C, но радиатор отопления будет иметь температуру в 70°.
* Из-за необычной природы входных данных. Например, если наугад измерять температуру предметов в комнате, получим цифры от 18 до 22 °C, но [[радиатор отопления]] будет иметь температуру в 70°.
* Выбросы могут быть и частью распределения — так, в [[нормальное распределение|нормальном распределении]] каждое 22-е измерение будет выходить из «[[правило трёх сигм|двух сигм]]», и каждое 370-е — из трёх.
* Выбросы могут быть и частью распределения — так, в [[нормальное распределение|нормальном распределении]] каждое 22-е измерение будет выходить из «[[правило трёх сигм|двух сигм]]», и каждое 370-е — из трёх.



Текущая версия от 09:17, 23 апреля 2022

На диаграмме «ящик с усами» выбросы рисуют точками выше и ниже «усов».

Выброс (англ. outlier), промах[1] — в статистике результат измерения, выделяющийся из общей выборки.

Статистический метод, способный действовать в условиях выбросов, называется робастным. Медиана является робастной характеристикой, а выборочное среднее — нет. Существует пример (квартет Энскомба), демонстрирующий, насколько неробастные методы обработки статистических данных способны «врать», даже если выброс всего один на 10 «обычных» результатов.

Причины выбросов

[править | править код]
  • Из-за ошибки измерения.
  • Из-за необычной природы входных данных. Например, если наугад измерять температуру предметов в комнате, получим цифры от 18 до 22 °C, но радиатор отопления будет иметь температуру в 70°.
  • Выбросы могут быть и частью распределения — так, в нормальном распределении каждое 22-е измерение будет выходить из «двух сигм», и каждое 370-е — из трёх.

Определение выбросов

[править | править код]

Поскольку множество статистических методов «буксуют» на выборках с выбросами, выбросы приходится обнаруживать (желательно — автоматически) и исключать из выборки. Простейшие способы основаны на межквартильном расстоянии — например, всё, что не попадает в диапазон

,

считается выбросами.

Более тонкие критерии — критерий Шовене[англ.], критерий Граббса, критерий Пирса[англ.], критерий Диксона[англ.].

Примечания

[править | править код]
  1. Зайдель А.Н. Элементарные оценки ошибок измерений. — Москва: Наука, 1965.