Behandlung von Ausreißern < stoch. Analysis < Stochastik < Hochschule < Mathe < Vorhilfe
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(Frage) überfällig  | | Datum: | 12:01 Mo 24.09.2018 | | Autor: | Gooly |
Hallo,
ich arbeite gerade an einem bestimmten Problem, bei dem ich mich entscheiden muss wie Ausreißer behandelt werden sollen. Ich würde gerne Literatur dazu finden.
Das Problem ist eine Mittelwert der aus einem Datenstrom ständig oder inkrementell aktualisiert wird (Stichwort exponentieller Mittelwert: [mm]ema = (neu-vorher)*konst + vorher)[/mm] und bei dem auch die Standarbaweichung nach den Formeln von hier und ![[]](/images/popup.gif) hier inkrementell aktualisiert wird.
So kann ich jetzt Ausreißer erkennen, also neue Werte die vom aktuellen Mittelwert mehr als zB. 3 Standardabweichungen entfernt sind.
Hier gäbe es beispielsweise 4 Möglichkeiten vorzugehen:
- nicht reagieren, mit Neu werden Mittelwert und Std.Abw. aktualisiert. Nachteil: Eine Zeitlang sind und [mm] \mu [/mm] und [mm] \sigma [/mm] dadurch stark verzerrt
- das maximal Erlaubte zu verwenden also statt Neu entweder [mm]\mu + 3*\sigma[/mm] oder [mm]\mu - 3*\sigma[/mm]
- über eine weitere Berechnung einen Wert zwischen den maximal Erlaubten und dem aktuellen Wert zu verwenden
- solche Werte jenseits des maximal Erlaubten einfach ignorieren: Nachteil, wenn sich die Werte sprunghaft auf ein anderen Niveau verändern, würde das nicht erfasst werden.
Ich würde gerne dazu etwas Lesen können und eventuell auch ob es weitere Verfahren gibt damit umzugehen.
Meine Frage ist also nicht wie das geht, das steht ja hinter den Links, sondern welche Auswirkung, Vor- und Nachteile welches Verfahren hat. Oder ob es andere Lösungen gäbe der Behandlung von Ausreißern.
Vielen Dank!
Gooly
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(Mitteilung) Reaktion unnötig  | | Datum: | 12:20 Mi 26.09.2018 | | Autor: | matux |
$MATUXTEXT(ueberfaellige_frage)
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