Preguntas etiquetadas con outliers

Estoy tratando de encontrar una manera de corregir los valores atípicos una vez que los encuentro / detecto en datos de series de tiempo. Algunos métodos, como nnetar en R, dan algunos errores para series de tiempo con valores atípicos grandes / grandes. Ya logré corregir los valores faltantes, pero …

10 time-series  forecasting  outliers  winsorizing 

Contexto: estoy desarrollando un sistema que analiza datos clínicos para filtrar datos inverosímiles que podrían ser errores tipográficos. Lo que hice hasta ahora: Para cuantificar la plausibilidad, mi intento hasta ahora fue normalizar los datos y luego calcular un valor de plausibilidad para el punto p en función de su …

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

Estoy trabajando en un conjunto de datos. Después de usar algunas técnicas de identificación de modelos, obtuve un modelo ARIMA (0,2,1). Utilicé la detectIOfunción en el paquete TSAen R para detectar un valor atípico innovador (IO) en la observación número 48 de mi conjunto de datos original. ¿Cómo incorporo este …

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 pregunta describe la diferencia básica entre un histograma uniforme y otro no uniforme. Y esta pregunta discute la regla general para elegir el número de contenedores de un histograma uniforme que optimiza (en cierto sentido) el grado en que el histograma representa la distribución de la que se extrajeron …

10 nonparametric  outliers  histogram  rule-of-thumb 

Primero, debo decir que he buscado en este sitio la respuesta. No encontré una pregunta que respondiera a mi pregunta o mi nivel de conocimiento es tan bajo que no me di cuenta de que ya leí la respuesta. Estoy estudiando para el Examen de Estadística AP. Tengo que aprender …

10 regression  outliers  residuals 

Quiero procesar imágenes de microscopía segmentadas automáticamente para detectar imágenes defectuosas y / o segmentaciones defectuosas, como parte de una tubería de imágenes de alto rendimiento. Hay una gran cantidad de parámetros que se pueden calcular para cada imagen sin procesar y segmentación, y que se vuelven "extremos" cuando la …

10 outliers  online 

Me he topado con el término inlier en la medida LOF (Factor de valor atípico local), estoy familiarizado con el término de valores atípicos (bueno, básicamente mentirosos, instancias que no se comportan como el resto de las instancias). ¿Qué significa 'Inliers' en el contexto de la detección de anomalías? y …

10 residuals  outliers  anomaly-detection 

Tengo datos mensuales de 1993 a 2015 y me gustaría hacer pronósticos sobre estos datos. Utilicé el paquete tsoutliers para detectar los valores atípicos, pero no sé cómo continúo pronosticando con mi conjunto de datos. Este es mi código: product.outlier<-tso(product,types=c("AO","LS","TC")) plot(product.outlier) Esta es mi salida del paquete tsoutliers ARIMA(0,1,0)(0,0,1)[12] Coefficients: …

9 r  time-series  forecasting  arima  outliers 

Tengo algunos modelos predictivos cuyo rendimiento me gustaría probar (es decir, tomar mi conjunto de datos, "rebobinarlo" a un punto anterior en el tiempo y ver cómo el modelo hubiera funcionado de manera prospectiva). El problema es que algunos de mis modelos se construyeron a través de un proceso interactivo. …

9 cross-validation  modeling  outliers  splines  overfitting 

Tengo un conjunto de datos con todas las llamadas realizadas a un servicio de emergencia y los tiempos de respuesta del departamento de ambulancias. Admitieron que hay algunos errores con los tiempos de respuesta, ya que hay casos en los que no comenzaron a grabar (por lo que el valor …

9 mean  outliers  median  trimmed-mean 

Tengo un conjunto de datos tridimensionales, y estoy tratando de usar el análisis del factor de valor atípico local para identificar los valores más singulares o extraños. ¿Cómo se decide el valor k para usar en el análisis LOF? Entiendo lo que determina el valor k, por lo que no …

9 data-mining  outliers 

Mi objetivo es analizar los registros de red (p. Ej., Apache, syslog, auditoría de seguridad de Active Directory, etc.) utilizando la detección de agrupamiento / anomalías para fines de detección de intrusos. De los registros tengo muchos campos de texto como dirección IP, nombre de usuario, nombre de host, puerto …

9 feature-selection  outliers  unsupervised-learning  feature-construction 

Tengo un par de valores atípicos en mis datos y quería excluirlos para ver si esto cambia los resultados. En su opinión, ¿cuál es el número máximo de valores atípicos a los que uno debería restringirse? ¡Gracias!

9 outliers 

He estado leyendo sobre la distancia del cocinero para identificar valores atípicos que tienen una gran influencia en mi regresión. En el estudio original de Cook, dice que una tasa de corte de 1 debería ser comparable para identificar personas influyentes. Sin embargo, varios otros estudios usan o como punto …

9 outliers  cooks-distance 

He ajustado el modelo ARIMA (5,1,2) usando la auto.arima()función en R y al mirar en orden podemos decir que este no es el mejor modelo para pronosticar. Si existen valores atípicos en la serie de datos, ¿cuál es el método para ajustar un modelo a dichos datos?

9 r  time-series  forecasting  outliers  arima