【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
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
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】: