外れ値

2023年10月7日2023年10月9日

「外れ値」（Outlier）は、データセット内の通常のデータ点と比較して異常に大きな値または異常に小さな値を持つデータポイントを指します。外れ値は通常、データセットの分布から大きく逸脱した値であり、異常値とも呼ばれます。外れ値は以下のような理由で発生することがあります。

1. 誤差やノイズ: データ収集プロセスや計測装置の誤差、外部要因によるノイズによって、正確なデータが歪むことがあります。

2. イベントの特異性: 特定のイベントや状況に関連して発生する値で、他の通常のデータポイントから大きく逸脱することがあります。例えば、財政危機や天候異常による売上の急激な増加などが該当します。

3. 測定エラー: データの測定や記録のエラーにより、正確ではない値がデータセットに含まれることがあります。

外れ値は、データ分析や統計モデリングにおいて注意が必要です。外れ値が存在すると、平均や標準偏差などの統計的指標が歪み、結果の信頼性に影響を及ぼす可能性があります。外れ値を適切に処理する方法には、以下のようなものがあります。

1. 外れ値の検出: 外れ値を識別するための統計的手法や可視化ツールを使用して、外れ値を検出します。

2. 外れ値の処理: 外れ値を修正するか、除外するか、代替値を設定するなど、適切な処理を行います。外れ値の処理方法は、データの性質と分析目的に応じて異なります。

3. 外れ値の理解: 外れ値の原因や意義を理解し、それがデータセットや分析結果に与える影響を考慮に入れます。

外れ値は、正確なデータ分析と意思決定に影響を与える可能性があるため、注意深く取り扱う必要があります。