有什么方法可以检测非正态分布数据中的异常值吗？

【问题标题】：Is there any method to detect outliers in non normally distributed data?有什么方法可以检测非正态分布数据中的异常值吗？
【发布时间】：2019-08-27 06:57:42
【问题描述】：

我正在研究时间序列分析的自动化。在这方面，我必须自动化检测单变量时间序列中异常值的过程。所以我的数据可以是正态分布的，也可以是非正态分布的。

我知道 grubb 检验和箱线图可用于检测异常值，但它应该用于正态分布数据

【问题讨论】：

【解决方案1】：

如果您有经验分布，则可以计算此分布的分位数（例如，0.025 和 0.975）。那么超出分位数的值可以表示为异常值。请注意，这只对钟形分布（不像指数分布）有用。

在其他情况下，您应该注意每个分布的细微差别，例如，在指数或泊松中，您应该只查看正确的部分。

【讨论】：