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外れ値がある場合のロバストな分散測定値

外れ値によってデータが汚染された場合,標準偏差のようなロバストではない分散の測定値は,汚染されていないデータの分散を正しく反映しない.刈込み分散や 分散等のロバストな測定値がより信頼できる結果を返す.

汚染されたデータは,もとの標本に,高い分散を持つ正規成分を少し加えることによってモデル化できる.その後,分散を解析する.

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モンテカルロ(Monte Carlo)のシミュレーションを行うことによって,これらの測定値の信頼性を可視化する.

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外れ値がないデータについては, 分散は標準偏差に近くなる.

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