[PDF] 統計実務におけるレンジチェックのための外れ値検出方法 - 統計研究彙報第72号
統計研究彙報 第 72 号 2015 年 3 月 （41～54） 統計実務におけるレンジチェックのための外れ値検出方法 野呂 竜夫 † 、和田 かず美 † AUnivariate Outlier Detection Manual for Tabulating Statistical Survey NORO, Tatsuo WADA, Kazumi 統計調査における調査データは、調査対象から得た情報が調査票等に記入される。その後、調査実 施者が集計を行うが、集計前に調査票等の記入内容に誤りがないかなどの様々な審査が行われる。例 えば数量項目の場合、記入内容の数値が調査単位ごとに大きすぎ（小さすぎ）ないかを確認する。政 府が実施する統計調査はデータ量が多いので、確認すべきデータの基準（レンジ：人手による審査を しない正常値とみなす値の範囲）は、前もって定めておく必要がある。通常、レンジは実際の
統計解析道具箱 異常値・外れ値の考え方
データを分析する場合は、まずグラフ要約によりデータ全体の傾向を視覚的にとらえ、その後で数値要約（平均値や最小値・最大値、標準偏差など）を行います。その時点でおかしなデータが含まれていれば十分にチェックし、分析から除外すべき場合はデータセットから取り除きます。おかしなデータにはさまざまなものが考えられますが、その代表的なものが異常値・外れ値です。これは、他のデータに対して著しく大きい（または小さい）データのことです。 たとえば、新卒で入社したばかりの社員の月給が100万円を超えていたとしたら、飛びぬけて高い給与といえます。つまり、異常値・外れ値です。 分析の場面では、異常値・外れ値、どちらの呼び方も耳にしますが、外れ値の呼称のほうが無難かもしれません。理由は、「異常」といった場合には「正常」を定義しなければならないからです。もちろん、分野によって呼称は違いますので、普段利用する言葉を使えば問
プログラマの為の数学勉強会
2013年 プログラマの為の数学勉強会 資料 第1回:イントロダクション 第2回:浮動小数点数・極限・微分 第3回:微分法の応用・多変数関数の微分法 第4回:微分法の応用(続き)・方程式の数値解法 第5回:微分方程式の数値解法・積分法 第6回:数値積分法・積分法の応用 第7回:行列・ベクトル・ガウス消去法 第8回:行列式・逆行列・連立一次方程式の直接解法 第9回:線型空間・線型写像・固有値固有ベクトル(その1) 第10回:線型変換・固有値固有ベクトル(その2)・内積空間 第11回:連立一次方程式の反復解法・二次形式・多変数関数の極値・重積分 第12回:確率論入門 第13回:情報量・エントロピー・重要な確率分布・大数の法則・中心極限定理 第14回:擬似乱数の生成法・推定 第15回:検定 第16回:検定の続き, 回帰分析 第17回:回帰分析の続き 第18回:ベイズ統計
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
