統計: 変動係数で値のバラつきを比べる - CUBE SUGAR CONTAINER
まず初めに、次のようなヒストグラムがあったとする。 このヒストグラムには、青色と緑色のふたつのグループが含まれている。 それぞれのグループは、平均値や度数が異なるようだ。 果たして、それぞれのグループはどちらの方が値のバラつきが大きいのだろうか？ 標準偏差だけでは比較できない 通常、データセットの値のバラつきは分散や標準偏差、四分位数といった統計量で表される。 しかし、これらの統計量は、平均値や単位などが異なると単純に比較することはできない。 例えば、あるカブトムシの大きさの標準偏差が 1 cm で、あるクジラの大きさの標準偏差が 1 m だとしよう。 クジラの方が標準偏差にして 100 倍の大きさがある。 しかし、だからといってクジラの方がバラつきも大きいとは限らない。 元々、その生物がだいたいどれくらいの大きさなのかが分からなければ判断がつかない。 先ほどの例であれば、カブトムシがだい
教師なし学習による異常値検知: マハラノビス距離 (理論編) - Qiita
マハラノビス距離に基づく異常値検知について説明をします． 実装編はこちら これは，教師なし学習により，データのパタンを学習し，このデータから著しく外れたデータを異常値として検出する方法です． マハラノビス距離とは，統計学で用いられる距離を表す手法の1つです． 似た距離の表す手法としてユークリッド距離がありますね． おさらい まずはじめにユークリッド距離の説明をしておさらいをしたいと思います． ユークリッド距離とは，いわゆる「一般的」な距離を表す手法です． ピタゴラスの定理で求められることはご存知だと思います． 簡単に2次元平面で考えると，
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1 ＭＴシステムの諸問題と改良手法 早稲田大学 創造理工学部 経営システム工学科 永田 靖 1/84 印のページは配布資料に追記・修正しています． 異常判定 予 測 MTシステム MT法 MTA法 その他 R
