【问题标题】:How to use density kernel estimation for outlier detection?如何使用密度核估计进行异常值检测?
【发布时间】:2013-11-07 17:35:22
【问题描述】:

我有一个名为“价格”的变量,它的分布看起来很倾斜。我计划使用核密度估计来检测异常值。有什么好主意吗?

谢谢!

【问题讨论】:

    标签: kernel smoothing outliers skew


    【解决方案1】:

    如果我了解您正在寻找低振幅的局部最大值?您可以检查斜率转换的内核密度。正态分布应该是 POS-NEG。如果您的平滑函数足够平滑,您的主要数据应该如下所示。异常值会在斜率上添加额外的 POS-NEG 转换。

    斜率函数的计算类似于内核本身,但使用您选择的窗口函数的导数。

    相应地调整平滑参数并移除导致局部最大值过大的样本。

    【讨论】:

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