이상값(outliers)

개념

다른 대부분의 데이터와 상이한 특성을 가지는 자료, 또는 전형적인 값이 아닌 비정상적인 값

이상값 찾는 방법(outlier detection)

(1) 단변량인 경우(univariate approach)

  •  방법1 : n이 10보다 큰 자료의 도수 분포가 종형일 때, 이 자료에서 측정값의 z-value가 3이상 또는 -3 이하인 것들은 모두 이상값으로 판단
  • 방법 2 : 자료의 제1사분위수(Q1), 제3사분위수(Q3) 및 사분위간 범위인 IQR = Q3-Q1를 계산하여 Q1-1.5xIQR 보다 작거나 Q3+1.5xIQR 보다 큰 값을 가진 측정값들을 자료에서 찾아 이상값으로 판단

 (2) 이변량인 경우(Bivariate Approach)

  • 범주별로 상자그림(box plot)을 그려서 추세 파악 

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USArrests(1973년 미국 50개주 십만명당 강력범죄수)

# 4개 변수간 산점도 > library(datasets) > data("USArrests") > pairs(USArrests, panel=panel.smooth, main="USArrests data")     # 주성분 분석실시 > US.prin <- princomp(USArrests, cor=TRUE)     # 주성분 분석결과 요약 > summary(US.prin) Importance of components: Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 Standard deviation 1.5748783 0.9948694 0.5971291 0.41644938 Proportion of Variance 0.6200604 0.2474413 0.0891408 0.04335752 Cumulative Proportion 0.6200604 0.8675017 0.9566425 1.00000000     # Murder, Assault, UrbanPop, Rape 4개 변수의 주성분 Comp.1~Comp.4에 대한 기여도 > loadings(US.prin) Loadings: Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 Murder -0.536 0.418 -0.341 0.649 Assault -0.583 0.188 -0.268 -0.743 UrbanPop -0.278 -0.873 -0.378 0.134 Rape -0.543 -0.167 0.818 Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 SS loadings 1.00 1.00 1.00 1.00 Proportion Var 0.25 0.25 0.25 0.25 Cumulative Var 0.25 0
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