Testa extremvärden med Grubbs test

Introduktion till avvikelsedetektering i R

Alastair Rushworth

Data Scientist

Visuell bedömning är inte alltid tillförlitlig!

boxplot(temperature, ylab = "Celsius")

Lådagram för extremvärden

Grubbs test

Statistiskt test för att avgöra om ett värde är extremt
Förutsätter normalfördelade data
Kräver att normalitetsantagandet kontrolleras först

Kontrollera normalitet med ett histogram

hist(temperature, breaks = 6)

Histogram som visar datafördelningen

Symmetrisk & klockformad?

Kör Grubbs test

Använd funktionen grubbs.test():

grubbs.test(temperature)

    Grubbs test for one outlier
data:  temp
G = 3.07610, U = 0.41065, p-value = 0.001796
alternative hypothesis: highest value 30 is an outlier

Tolka p-värdet

grubbs.test(temperature)

    Grubbs test for one outlier

data:  temperature
G = 3.07610, U = 0.41065, p-value = 0.001796
alternative hypothesis: highest value 30 is an outlier

p-value

Nära 0 – starkare bevis för ett extremvärde
Nära 1 – svagare bevis för ett extremvärde

Hämta radindex för ett extremvärde

Position för maximum

which.max(weights)

Position för minimum

which.min(temperature)

Nu kör vi en övning!

Introduktion till avvikelsedetektering i R