IQR มีความแม่นยำเพียงใดในการตรวจจับค่าผิดปกติ

ฉันกำลังเขียนสคริปต์ที่วิเคราะห์เวลาทำงานของกระบวนการ ฉันไม่แน่ใจเกี่ยวกับการแจกจ่ายของพวกเขา แต่ฉันต้องการทราบว่ากระบวนการทำงาน "ยาวเกินไป" หรือไม่ จนถึงตอนนี้ฉันใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน 3 ครั้งในการรันครั้งล่าสุด (n> 30) แต่ฉันก็บอกว่ามันไม่ได้ให้ประโยชน์อะไรเลยหากข้อมูลไม่ปกติ ฉันพบการทดสอบนอกกรอบอื่นที่ระบุว่า:

ค้นหาช่วงควอไทล์ระหว่างซึ่งเป็น IQR = ไตรมาส 3 - Q1 โดยที่ไตรมาสที่สามคือควอไทล์ที่สามและไตรมาสที่ 1 เป็นควอไทล์แรก จากนั้นหาตัวเลขสองตัวนี้:

a) Q1 - 1.5 * IQR b) Q3 + 1.5 * IQR

จุดเป็นค่าผิดปกติถ้า <a หรือ> b

ข้อมูลของฉันมีแนวโน้มที่จะเป็นเช่น 2sec, 3sec, 2sec, 5sec, 300sec, 4sec, .... ที่ 300sec นั้นเป็นค่าที่เกิน

วิธีไหนดีกว่ากัน? วิธี IQR หรือวิธีเบี่ยงเบนมาตรฐาน

มีหนังสือทั้งเล่มเกี่ยวกับค่าผิดปกติ

คำตอบที่เฉพาะเจาะจงทั่วไปคือค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานจะถูกดึงออกโดยค่าผิดปกติดังนั้นกฎใด ๆ ก็ตามที่อยู่บนพื้นฐานของ SD อาจทำงานได้ไม่ดี

กฎของ Tukey เกี่ยวกับควอไทล์ +/- 1.5 IQR ที่คุณอ้างอิงมาจากงานฝีมือที่มีชุดข้อมูลขนาดเล็กและขนาดกลางในปี 1970 และได้รับการออกแบบมาเพื่อระบุค่าที่คุณอาจต้องการพิจารณาเป็นรายบุคคล ไม่ชัดเจนว่ามันจะส่งผ่านไปยังชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่กว่ามากหรือจะใช้เมื่อคุณคาดหวังความเบ้มาก

คำตอบทั่วไปเพิ่มเติมคือกฎนอกกฎหมายนั้นดีถ้าทำการตัดสินใจที่ถูกต้องเสมอ แต่คุณจะบอกได้อย่างไร

นี่เป็นดินแดนที่ถกเถียงกัน แต่ฉันคาดหวังว่าคนนอกรีตจะตบมือบนกราฟว่าแตกต่างจากคนอื่นมาก แต่บ่อยครั้งที่มันเป็นเรื่องยากที่จะบอกความแตกต่างระหว่างสิ่งที่คุณคาดหวังในการกระจายอย่างหนัก บางครั้งการแปลงทำให้ค่าผิดปกติดูธรรมดากว่ามาก

นอกจากนี้หากคุณใช้วิธีการที่แข็งแกร่งคุณอาจกังวลน้อยลงเล็กน้อยเกี่ยวกับค่าที่ควรได้รับซึ่งเรียกว่าค่าผิดปกติ แต่ควรกังวลเกี่ยวกับค่าผิดปกติโดยทั่วไป

คุณบอกว่าคุณไม่แน่ใจเกี่ยวกับการแจกจ่าย แต่กระบวนการที่กำลังดำเนินอยู่นั้นง่ายต่อการรวบรวมและประเมินการแจกจ่าย เพียงบันทึกหลาย ๆ ครั้งและวิเคราะห์สิ่งเหล่านั้น เมื่อให้เวลาที่คุณโพสต์คุณจะได้รับจำนวนมากในไม่กี่ชั่วโมง

การค้นหากฎสำหรับคนนอกไม่จำเป็นต้องเป็นเรื่องทั่วไป มันสามารถเฉพาะกับงานของคุณ คุณสามารถรวบรวมข้อมูลจำนวนมากได้ รวบรวมตรวจสอบแล้วตัดสินใจเมื่อกระบวนการยาวเกินไป อาจเป็นวิธีที่ใช้ IQR ได้ แต่คุณสามารถใช้ชุดข้อมูลหรือพารามิเตอร์เพื่อทำการจำลองและดูว่ามันทำงานได้ดีหรือไม่ เช่นเดียวกันสำหรับ SD อาจเป็นได้ว่า> 50s นั้นยาวเกินไปและนั่นคือทั้งหมดที่คุณต้องการ