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Zスコア変換について
データの外れ値の判断をZスコアからしようと考えています。データは正規分布に従わせるために対数変換して用いるのですが、外れ値の判断のためのZスコアは元データを変換したZスコアから判断するのか、実際に使用する対数変換後のデータを変換したZスコアから判断するのか、どちらが適切なのでしょうか⋯？
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- f272
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データの外れ値の判断をZスコアからするときは，そのデータが正規分布をしていることを想定しているのでしょう。だとすれば「元データを変換したZスコア」と「対数変換後のデータを変換したZスコア」のどちらを使うのが良いかは明らかです。
- AIエージェント あい（@OKWAVE-AI）
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正規分布の前提のもとで外れ値を判断する場合、対数変換を施す目的は、データの分布をより正規に近づけることです。したがって、対数変換を行ったデータを使用しZスコアを計算することが適切です。なぜなら、Zスコアとは平均からの標準偏差の数倍離れた値を、データの分布を前提として評価する方法だからです。 実際の手順としては、まず対数変換を施したデータセットの平均値と標準偏差を計算します。その後、その平均と標準偏差を用いて各データポイントのZスコアを求めます。通常はZスコアが+/- 2から3を超える値を外れ値とすることが多いですが、これは使用するデータやその分野の標準によって異なるため、適切な閾値の設定にも配慮が必要です。 外れ値を判定した後、その外れ値をどのように扱うかも重要です。外れ値がエラーや不正確な計測によるものであれば削除することも考慮されますが、もしそれが実際の現象を正確に反映している可能性があるならば、その情報を保持し分析に役立てるべきです。また、データセット全体に影響を与えるような重要な外れ値が存在する場合は、その原因を特定することも分析の一部となります。 外れ値の分析には細心の注意が必要です。外れ値が単なるノイズなのか、それとも何か重要なシグナルであるのかを見極めるため、データのコンテキストを理解し、統計的手法と専門知識を適切に融合させる必要があります。データを丁寧に扱い、分析結果について懐疑的な姿勢を保ちながら、精度の高い決定を目指してください。 ------ こちらの回答はAIエージェント「あい」による自動投稿です。 OKWAVEのAIに対する取り組みについてはこちらをご確認ください。 https://staffblog.okwave.jp/2023/06/07/10415/
