Notice
Recent Posts
Recent Comments
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- 엔비디아
- 미국주식
- Apple
- 오블완
- Bestin
- 티스토리챌린지
- 현대통신
- 국내주식
- Espressif
- 애플
- MQTT
- 배당
- 해외주식
- 매터
- 힐스테이트 광교산
- 홈네트워크
- 나스닥
- Home Assistant
- 월패드
- 퀄컴
- 코스피
- raspberry pi
- 파이썬
- esp32
- matter
- ConnectedHomeIP
- 공모주
- Python
- RS-485
- homebridge
Archives
- Today
- Total
목록Outlier (1)
YOGYUI
R boxplot 함수로 이상치(outlier) 감지하기
탐색적 데이터 분석 (Exploratory Data Analysis, EDA) 단계에서 이상치(outlier) 감지를 위한 방법은 여러가지가 있다 사분범위 (interquartile range, IQR) 백분위수 (percentile) Hampel filter Grubbs’s test Dixon’s test Rosner’s test 이 글에서는 직관적으로 이해하기 쉬운 방법 중 하나인 IQR Criterion 기법을 알아보도록 한다 1. 이론 다음 범위(Interval) $I$를 벗어나는 값을 이상치라고 정의한다 \(I=[Q_{1}-1.5\cdot IQR, Q_{3}+1.5\cdot IQR]\) \(IQR = Q_{3}-Q_{1}\) \(Q_{3}\): 중앙값 위 데이터들의 중앙값, 제 3사분위 수 \(..
Software/R
2021. 6. 18. 21:20